raise ValueError("time data %r does not match format %r" % ValueError: time data 'N' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

在您提供的引用中，错误信息"ValueError: time data '19970004' does not match format '%Y%m%d' (match)"表示时间数据'19970004'与给定的格式'%Y%m%d'不匹配。 在处理时间数据时，可以使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为日期格式。该函数的第二个参数是格式字符串，用于指定输入字符串的格式。如果输入字符串与指定的格式不匹配，则会出现上述错误信息。 为了处理这种错误，可以使用errors参数来控制解析过程中的错误处理方式。默认情况下，errors参数的值为'raise'，即出现不符合规范的时间格式时会抛出错误。如果希望将错误的时间格式设置为NaT（Not a Time），可以将errors参数赋值为'coerce'。如果不想处理错误的时间格式，可以将errors参数赋值为'ignore'，这样可以保留原来的格式。 以下是一个示例代码，展示了如何通过转换时间数据格式来处理错误： data['used_time'] = (pd.to_datetime(data['creatDate'], format='%Y%m%d') - pd.to_datetime(data['regDate'], format='%Y%m%d')).dt.days 在上述代码中，我们使用pd.to_datetime()函数将'creatDate'和'regDate'列的字符串数据转换为日期格式，并计算它们之间的天数差。最终结果存储在'used_time'列中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【Python】处理时间数据格式出现time data does not match format valueError](https://blog.csdn.net/zx1245773445/article/details/106525175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

### 使用 Pydicom 和 Numpy 解码压缩像素数据 Pydicom 是一个用于读取、修改和写入 DICOM 文件的 Python 库。然而，默认情况下，它仅支持某些标准传输语法（如 JPEG 基线）。对于不被默认支持的传输语法（例如 RLE 或其他高级编码），可以借助外部库来完成解压操作。 以下是通过 `pydicom` 结合 `numpy` 及第三方工具（如 Pillow 或 GDCM）实现解码的过程： #### 安装依赖项 为了处理非支持的传输语法，可能需要安装额外的支持包： ```bash pip install pydicom numpy pillow gdcm ``` #### 示例代码：使用 Pydicom 和 Pillow 进行解码 如果目标文件采用的是常见的图像压缩格式（如 JPEG, JPEG-LS），可以通过 Pillow 来辅助解码。 ```python import pydicom from PIL import Image import numpy as np def decode_pixel_data(dicom_path): ds = pydicom.dcmread(dicom_path) # 如果像素数据未压缩，则直接返回 NumPy 数组 if hasattr(ds.file_meta, 'TransferSyntaxUID') and \ str(ds.file_meta.TransferSyntaxUID) != "1.2.840.10008.1.2": # 非显式 Little Endian pixel_bytes = ds.PixelData image = Image.frombuffer( mode='L', size=(ds.Columns, ds.Rows), data=pixel_bytes, decoder_name="raw" ) decoded_array = np.array(image.getdata()).reshape((ds.Rows, ds.Columns)) else: # 对于已知可由 Pillow 支持的压缩格式 try: decoded_array = ds.pixel_array # 尝试自动解码 except NotImplementedError: raise ValueError(f"Unsupported transfer syntax {ds.file_meta.TransferSyntaxUID}[^1]") return decoded_array # 调用函数并保存结果到 NumPy 数组 decoded_image = decode_pixel_data('path_to_dicom_file.dcm') print(decoded_image.shape) ``` 上述代码尝试加载 DICOM 数据，并判断其是否为受支持的传输语法。如果不支持，则抛出异常提示用户该语法无法解析[^1]。 #### 示例代码：使用 GDCM 处理复杂压缩 对于更复杂的压缩算法（如 RLE 编码或其他专有格式），推荐使用 GDCM (Grassroots DICOM)，它可以作为后端插件集成至 Pydicom 中。 ```python import pydicom import numpy as np try: from pydicom.pixel_data_handlers.util import apply_modality_lut except ImportError: pass def decode_with_gdcm(dicom_path): ds = pydicom.dcmread(dicom_path) if not hasattr(pydicom.config, 'have_numpy'): raise RuntimeError("Numpy is required to handle pixel arrays.") # 判断是否需要调用 GDCM 后端 if getattr(ds.file_meta, 'TransferSyntaxUID', None) in [ "1.2.840.10008.1.2.5", # RLE Lossless "1.2.840.10008.1.2.4.90" # JPEG 2000 Lossless ]: try: handler_name = "gdcm" pydicom.config.image_handlers.append(handler_name) array = ds.pixel_array # 自动触发 GDCM 的解码逻辑 modality_corrected = apply_modality_lut(array, ds)[^2] finally: pydicom.config.image_handlers.remove(handler_name) else: array = ds.pixel_array return array resulting_array = decode_with_gdcm('complex_compressed.dcm') print(resulting_array.dtype) ``` 此方法利用了 GDCM 插件扩展的能力，能够覆盖更多类型的压缩语法[^2]。 ---