我将日期时间格式的数据导出到csv。当我将其导回时,我需要能够在没有任何列名或列号引用的情况下以日期读取数据。
看起来Pandas read_csv有自动将日期解析为日期时间格式的选项,但它似乎并没有在这里工作。
# Create date data
df_list = [['2014-01-01','2014-02-01'],['2015-01-01','2015-02-01']]
df = pd.DataFrame(df_list,columns=['date1','date2'])
# Convert to datetime format
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'])
# Export to csv
df.to_csv('_csv_file.csv',index=False)
# Read in the data and parse dates
in_df = pd.read_csv('_csv_file.csv',parse_dates=True,infer_datetime_format=True)
# Dates are not of correct type
print df.dtypes
print
print in_df.dtypes
Out [1]:
date1 datetime64[ns]
date2 object
dtype: object
date1 object
date2 object
dtype: object
有没有办法在导入时自动解析日期列而不明确标识列名称或位置?
答案 0 :(得分:7)
我认为您可以在read_csv
的参数True
中将['date1']
更改为parse_dates
,因为True
表示正在解析index
和{{1}解析列['date1']
:
date1
Docs:
parse_dates :布尔值,整数或名称列表,列表或dict列表,默认为False
如果为真 - >尝试解析索引。如果[1,2,3] - >尝试将第1,2,3列分别解析为单独的日期列。如果[[1,3]] - >将第1列和第3列组合在一起并解析为单个日期列。 {'foo':[1,3]} - >将列1,3解析为日期并调用结果'foo'为iso8601格式的日期存在快速路径。
infer_datetime_format :布尔值,默认为False
如果为列启用了True和parse_dates,请尝试推断日期时间格式以加快处理速度
如果将列# Read in the data and parse dates
in_df = pd.read_csv('_csv_file.csv', parse_dates=['date1'], infer_datetime_format=True )
#second solution
#instead column name - number of column
#in_df = pd.read_csv('_csv_file.csv',parse_dates=[0], infer_datetime_format=True )
# Dates are not of correct type
print df.dtypes
print
print in_df.dtypes
date1 datetime64[ns]
date2 object
dtype: object
date1 datetime64[ns]
date2 object
dtype: object
设置为索引,则可以正常工作:
date1
编辑:
如果要将所有列解析为# Read in the data and parse dates
in_df = pd.read_csv('_csv_file.csv', parse_dates=True, infer_datetime_format=True,
index_col='date1' )
# Dates are not of correct type
print
print in_df.dtypes
print in_df.index
date2 object
dtype: object
DatetimeIndex(['2014-01-01', '2015-01-01'], dtype='datetime64[ns]', name=u'date1', freq=None)
,您可以按参数datetime
的列数指定所有列:
parse_dates
但可能存在错误 - 某些in_df = pd.read_csv('_csv_file.csv', parse_dates=[0, 1, 2, 3])
可以解析为integers
,例如:
datetimes