Question

说我正在查看发现here的Rdataset acme.csv。如何以适当粗略的日期导入它？使用parse_dates，它指定当天（今天是7月18日）的日期，因为没有指定日期。我可以像月份一样处理月份/年份，但继续使用PANDAS的日期功能吗？

import pandas as pd
url = 'http://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/boot/acme.csv'
df = pd.read_csv(url, parse_dates=[1])
df.drop('Unnamed: 0', axis=1, inplace=True)

Answer 1

不要在read_csv()中解析日期，而是在to_datetime

时使用format

df['month'] = pd.to_datetime(df['month'], format='%m/%y')

或者您可以使用lambda

在read_csv()中使用该功能

df = pd.read_csv(url, parse_dates=['month'], date_parser=lambda x:pd.to_datetime(x, format='%m/%y'))

但是你总是在datetime获得一些天数。

顺便说一句：datetime time你也总是print df['month'].head() print df['month'].apply(lambda x:x.time()).head()，但有时大熊猫不会显示它。

{{1}}

PANDAS粗日期（月/年）

1 个答案: