evitando el error de pd.to_datetime en pandas

Tengo un gran dataframe de más de 100 millones de filas. En eso tengo una columna de fecha, desafortunadamente tengo cadenas de fecha formateadas (mixtas) inapropiadas.

Ahora lo convertí a datetime por:

df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],coerce=True) # without any error # Now i want to calculate week day from that date columns df['day_type'] = [x.strftime('%A') for x in d['TRX_DATE']] ###ValueError: month out of range 

Si fuera un solo campo puedo administrar con dateutil parser. Pero en este caso me estoy saliendo de la idea, cómo manejar eso.

Acaba de ingresar, si la línea de conversión de la semana puede tener algo como si algo fuera de rango coloca un valor predeterminado …

Tener la idea pero como novato. No tengo mucha experiencia para hacer eso.

Sería de gran ayuda si alguien puede dar una línea de código para manejar eso.

Creo que puedes analizar to_datetime con los errors='coerce' parámetros errors='coerce' y luego usar strftime para convertir a día de la semana como nombre completo de la configuración regional :

 print df TRX_DATE some value 0 2010-08-15 13:00:00 27.065 1 2010-08-16 13:10:00 25.610 2 2010-08-17 02:30:00 17.000 3 2010-06-18 02:40:00 17.015 4 2010-18-19 02:50:00 16.910 df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],errors='coerce') df['day_type'] = df['TRX_DATE'].dt.strftime('%A') print df TRX_DATE some value day_type 0 2010-08-15 13:00:00 27.065 Sunday 1 2010-08-16 13:10:00 25.610 Monday 2 2010-08-17 02:30:00 17.000 Tuesday 3 2010-06-18 02:40:00 17.015 Friday 4 NaT 16.910 NaT 
 [x.strftime('%A') for x in df['TRX_DATE'] if not isinstance(x, pandas.tslib.NaTType)]