to_datetime没有处理大纲中YYYY-MM-DD HH：MM格式的字符串

Question

我的日期格式为2014-01-31 05:47。

当它读入pandas时，对象会变为对象。

当我尝试将其更改为pd.to_datetime时，没有错误，但数据类型不会更改为datatime。

请提出一些建议。

T=pd.read_csv("TESTING.csv") 
T['DATE']=pd.to_datetime(T['DATE']) 
T.dtypes 
>DATE object 
T['DATE'] 
>2014-01-31 05:47

Answer 1

基本上，Pandas不明白字符串“2014-01-31 05:47”不是你给它一个字符串的事实。如果您从CSV文件中读取此字符串，请阅读read_csv方法中的Pandas文档，该方法允许您解析日期时间。

然而，鉴于这样的事情：

records = ["2014-01-31 05:47", "2014-01-31 14:12"]
df = pandas.DataFrame(records)
df.dtypes
>0    object
>dtype: object

这是因为您没有告诉Pandas如何将您的字符串解析为日期时间（或TimeStamp）类型。

使用pandas.to_datetime方法是您想要的，但您必须小心地只传递包含您要转换的值的列。请记住，pandas不会改变你正在处理的数据帧，你需要再次保存它。

df[0] = pandas.to_datetime(df[0])
df.dtypes
>0    datetime64[ns]
>dtype: object

这就是你想要的。细胞现在是正确的格式。 有很多方法可以实现相同的功能，你可以将apply（）方法与lambda一起使用，从CSV或SQL中正确解析或使用Series。