本文介绍如何在python中从包含混合文本的csv列中安全提取标准日期（如yyyy-mm-dd），并准确筛选出非最大日期的记录，避免因直接解析失败导致的nan干扰。
在处理真实业务数据时，CSV中的日期常以“2024-01-02 rev. 003”这类带后缀的字符串形式存在。若直接对原始字符串调用 pd.to_datetime()（如 pd.to_datetime(df['Version'], format='%Y-%m-%d')），Pandas 会因格式不匹配而返回 NaT（Not a Time），进而导致 max() 计算失效或 ne() 比较产生意外空结果——这正是提问者遇到 null value is coming 的根本原因。
正确做法是先提取、再转换、后过滤，分三步确保鲁棒性：
- 正则提取纯日期子串：使用 str.extract(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})') 从每行文本中捕获形如 YYYY-MM-DD 的日期片段；
- 安全转为 datetime 类型：对提取结果调用 pd.to_datetime(..., errors="coerce")，将非法值转为 NaT，不影响后续逻辑；
- 基于提取后的日期序列进行布尔索引过滤：仅对有效日期比较 ne(dates.max())，自动忽略 NaT 行（因 NaT != any_value 恒为 False，不会被误选）。
✅ 完整可运行示例：
import pandas as pd
# 构造示例数据
df3 = pd.DataFrame({
'Version': [
'2024-01-02 rev. 003',
'2024-01-02 rev. 003',
'2023-11-17 rev. 003'
]
})
# 步骤1：提取日期字符串
s = df3['Version'].str.extract(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})', expand=False)
# 步骤2：转为datetime，错误值设为NaT
dates = pd.to_datetime(s, format='%Y-%m-%d', errors='coerce')
# 步骤3：过滤掉日期等于最大有效日期的所有行
df3_filtered = df3[dates.ne(dates.max())].copy()
print(df3_filtered)
# 输出：
# Version
# 2 2023-11-17 rev. 003⚠️ 注意事项：
- 正则 r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})' 假设日期严格符合 YYYY-MM-DD 格式；若存在 YY-M-D 或其他变体，需调整正则（如 r'(\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2})' 并配合 infer_datetime_format=True）；
- 若原始列含完全无日期的行（如 "N/A" 或空字符串），str.extract 返回 NaN，pd.to_datetime 将其转为 NaT，这些行在 dates.ne(dates.max()) 中自然被排除，符合多数业务预期；
- 如需保留原始 Version 列不变，建议使用 .copy() 避免 SettingWithCopyWarning。
该方法兼顾准确性与健壮性，是处理非结构化日期文本的标准实践。
