這是小編最近在搞花卉價格預測時，在資料前處理的地方碰到的狀況，就是在將資料格式轉為日期時候出錯。先看看載入的數據集如下，可以看到日期是以民國年為主。
當小編要將資料格式轉為日期時，下了如下的指令得到了錯誤：
d = cluster_data['date'] d = pd.to_datetime(d,format='%Y/%m/%d') out ValueError: time data '108/01/01' does not match format '%y/%m/%d' (match)
查了一下網路原來 to_datetime 的格式只支援西元年（%Y 是四位數 %y是兩位數），研究了一下用 iloc 在帶個 For 迴圈來做。
for i in range(len(df)):
d.iloc[i]=d.iloc[i].replace(d.iloc[i][0:3], str(int(d.iloc[i][0:3]) + 1911))
程式說明一下：
1. 將 d 的每一行取出 d.iloc[i]
2. 再取出前三個字元（即民國年） 如: 108
3. 用 int 變成數字，再加 1911 就變成 西元了
4. 用str 變為字串，再replace 回去本來的 d.iloc[i]
# 將date轉換成日期類型
d = cluster_data['date']
for i in range(len(d)):
d.iloc[i]=d.iloc[i].replace(d.iloc[i][0:3], str(int(d.iloc[i][0:3]) + 1911))
d.head()
print('-'*20)
d=pd.to_datetime(d,format='%Y/%m/%d')
# 並將「日期」列設置為索引。
cluster_data['date'] = pd.to_datetime(cluster_data['date'])
cluster_data = cluster_data.set_index(['date'], drop=True)
cluster_data
結果如下，筆記一下：
