Question

以下代码无法将我的日期列解析为csv文件中的日期。

data=pd.read_csv('c:/data.csv',parse_dates=True,keep_date_col = True)

或

data=pd.read_csv('c:/data.csv',parse_dates=[0])

数据如下

date          value 
30MAR1990    140000 
30JUN1990    30000  
30SEP1990    120000  
30DEC1990    34555

我做错了什么？请帮忙！

感谢。

Answer 1

这是一种非标准格式，因此默认解析器无法捕获，您可以传递自己的格式：

In [11]: import datetime as dt

In [12]: dt.datetime.strptime('30MAR1990', '%d%b%Y')
Out[12]: datetime.datetime(1990, 3, 30, 0, 0)

In [13]: parser = lambda date: pd.datetime.strptime(date, '%d%b%Y')

In [14]: pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=[0], date_parser=parser)
Out[14]:
        date  value
0 1990-03-30  140000
1 1990-06-30   30000
2 1990-09-30  120000
3 1990-12-30   34555

另一种选择是在读完字符串之后使用to_datetime ：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d%b%Y')

Answer 2

您可以将date_parser参数用于read_csv

In [62]: from pandas.compat import StringIO

In [63]: s = """date,value 
30MAR1990,140000 
30JUN1990,30000  
30SEP1990,120000  
30DEC1990,34555
"""

In [64]: from pandas.compat import StringIO

In [65]: import datetime

date_parser需要一个将在字符串数组上调用的函数。 func在每个字符串上调用datetime.datetime.strptime。有关格式代码的更多信息，请查看python文档中的datetime模块。

In [66]: func = lambda dates: [datetime.datetime.strptime(x, '%d%b%Y') for x in dates]

In [67]: s = """date,value 
30MAR1990,140000 
30JUN1990,30000  
30SEP1990,120000  
30DEC1990,34555
"""

In [68]: pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['date'], date_parser=func)
Out[68]: 
        date  value 
0 1990-03-30  140000
1 1990-06-30   30000
2 1990-09-30  120000
3 1990-12-30   34555

[4 rows x 2 columns]

Answer 3

data = pd.read_csv（'c：/data.csv',parse_dates=True,index_col='Date'）

Pandas中的Parse_dates

3 个答案: