使用Python更改csv数据列格式

Question

我正在使用python pandas来读取csv文件。 csv文件有一个日期时间列，其具有第二个精度＆＃34; 9/1/2015 9:25:00 AM＆＃34;但如果我在excel中打开，它只有微小的精度＆＃34; 9/1 / 15 9:25＆＃34;。而且，当我使用pd.read_csv（）函数时，它只显示最高精度。有什么方法可以使用python解决问题吗？非常感谢。

Answer 1

这是Excel的时间格式问题/理念。出于某种原因，微软更喜欢在用户显示器上隐藏秒和亚秒：甚至MSDOS的dir命令都会被忽略。

如果我是你，我会使用Excel的format操作并将其设置为显示秒数，然后将电子表格保存为CSV，并查看是否在其中放入任何内容以记录改进后的内容格式化。

如果这不起作用，您可以探索创建一个执行格式化的宏，或者使用IPC to Excel之一来命令它进行出价。

Answer 2

进入＆＃34;格式化单元格＆＃34;并输入d/mm/yyyy h:mm:ss作为自定义格式选项

编辑：不确定我是否完全理解您的问题。试试这个：用一行创建一个文本文件＆＃34; 9/1/2015 9:25:00 AM＆＃34;，称之为test.csv。现在做df = pd.read_csv('test.csv', header=None)。如果您使用df[0]打印列，则应该看到：

In [35]: df[0]
Out[35]:
0    9/1/2015 9:25:00 AM
Name: 0, dtype: object

即。 Pandas刚刚将列作为字符串（对象）读取，秒就在那里。

如果您想转换为时间戳，请致电pd.to_datetime

In [36]: pd.to_datetime(df[0])
Out[36]:
0   2015-09-01 09:25:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

再次秒仍在那里。这是否回答了你的问题？