在Python和Pandas中用dd.mm.yyyy读取csv

Question

我正在阅读德语日期格式的csv文件。 看起来它在这篇文章中运作正常：

Picking dates from an imported CSV with pandas/python

然而，在我的情况下，似乎并未承认日期。 我在测试文件中找不到任何错误的字符串。

import pandas as pd
import numpy as np


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import style
from pandas import DataFrame

style.use('ggplot')

df = pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True)
df[:5]

这导致：

因此，具有日期的列不会被识别。 我在这做错了什么？ 或者这种日期格式是不兼容的？

• OSX 10.10.3
• Anaconda conda 3.13.0
• Python 3.4.3-0
• iPython notebook 3.1.0

Answer 1

如果您使用parse_dates=True，则read_csv会尝试parse the index as a date。 因此，您还需要将第一列声明为index_col=[0]：

的索引

In [216]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True, index_col=[0])
Out[216]: 
            morgens  mittags  abends
Datum                               
2015-03-16      382      452     202
2015-03-17      288      467     192

或者，如果您不希望Datum列成为索引，则可以使用 parse_dates=[0]明确告诉read_csv将第一列解析为日期：

In [217]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=[0])
Out[217]: 
       Datum  morgens  mittags  abends
0 2015-03-16      382      452     202
1 2015-03-17      288      467     192

引擎盖read_csv使用dateutil.parser.parse来解析日期字符串：

In [218]: import dateutil.parser as DP

In [221]: DP.parse('16.03.2015', dayfirst=True)
Out[221]: datetime.datetime(2015, 3, 16, 0, 0)

由于dateutil.parser在解析DD.MM.YYYY格式的日期字符串时没有问题，因此您无需在此声明自定义日期解析器。

Answer 2

使用read_csv的d​​ate_parser参数传递自定义日期解析函数（使用相关日期格式包装strptime的lambda）

pandas.read_csv

Answer 3

可能会有所帮助

    from datetime import datetime as dt
    dtm = lambda x: dt.strptime(str(x), "%d.%m.%Y")
    df["Datum"] = df["Datum"].apply(dtm)