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pandas 可以自动从 CSV 文件中读取日期吗?

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今天,当我从数据文件(例如)读取数据时,pandas 能够识别值的类型,这让我感到非常惊讶:

df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3'])

例如可以这样检查:

for i, r in df.iterrows():
    print type(r['col1']), type(r['col2']), type(r['col3'])

特别是整数、浮点数和字符串被正确识别。但是,我有一列具有以下格式的日期:2013-6-4. 这些日期被识别为字符串(而不是 python
日期对象)。有没有办法“学习”熊猫来识别日期?


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2022-06-23

共1个答案

小编典典

您应该添加parse_dates=True,或者parse_dates=['column name']在阅读时,通常足以神奇地解析它。但是总是有一些奇怪的格式需要手动定义。在这种情况下,您还可以添加日期解析器功能,这是可能的最灵活的方式。

假设您的字符串中有一个“日期时间”列,那么:

from datetime import datetime
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)

通过这种方式,您甚至可以将多个列合并到一个日期时间列中,这会将一个“日期”和一个“时间”列合并到一个“日期时间”列中:

dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)

您可以在此页面strptime中找到和的指令(即用于不同格式的字母)。strftime

2022-06-23