Question

我有一个像这样的csv文件：

"NoDemande;"NoUsager";"Sens";"IdVehicule";"NoConducteur";"NoAdresse";"Fait";"aPaye";"MethodePaiement";"ArgentPercu";"HeurePrevue";"HeureDebutTrajet";"HeureArriveeSurSite";"HeureEffective"
    0003;"2021";"+";"157Véh";"0002";"5712";"1";"";"";"";"07/07/2015 06:30:04";"07/07/2015 06:15:48";"07/07/2015 06:32:14";"07/07/2015 06:32:23"
    0265;"0496";"+";"161Véh";"0035";"04075";"1";"";"";"";"07/07/2015 06:35:04";"07/07/2015 05:09:55";"07/07/2015 06:36:18";"07/07/2015 06:36:27"
    0004;"2208";"+";"157Véh";"0002";"5713";"1";"";"";"";"07/07/2015 06:45:04";"07/07/2015 06:32:23";"07/07/2015 06:40:05";"07/07/2015 06:40:10"

我想做什么：

拆分部分列，将“日期”和“时间”列分成两列。
只保存一列“日期”并删除其他列。

我试过这样：

#coding=latin-1

import pandas as pd
import glob

pd.set_option('expand_frame_repr', False)

path = r'D:\Python27\mypfe\data_test'
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
frame = pd.DataFrame()
list_ = []
for file_ in allFiles:
    df = pd.read_csv(file_,index_col=None,header=0,sep=';')
    s1 = df['HeurePrevue'].apply(lambda x: x.split(' '))
    df['Date'] = s1.apply(lambda x: x[0])
    df['HeurePrevue'] = s1.apply(lambda x: x[1])

frame = pd.concat(list_)

print frame

它适用于一列，但是当我想要对第二列执行相同操作时，它不再有效。我该怎么做才能让它与我的所有列一起使用，同时保存其他列？

Answer 1

import io
import pandas as pd

raw_df = io.StringIO("""\
HeurePrevue           HeureDebutTrajet    HeureArriveeSurSite     HeureEffective
06/07/2015 05:30:04  06/07/2015 16:54:31  06/07/2015 16:54:35  06/07/2015 16:54:38
06/07/2015 06:10:04  06/07/2015 05:38:39  06/07/2015 06:29:51  06/07/2015 06:30:06
06/07/2015 06:10:04  06/07/2015 05:38:39  06/07/2015 06:29:51  06/07/2015 06:30:06
""")
df = pd.read_csv(raw_df, index_col=None, skiprows=1, header=None,
                 delim_whitespace=True)

df = df[[0, 1, 3, 5, 7]]
df.columns = ['Date', 'HeurePrevue', 'HeureDebutTrajet', 'HeureArriveeSurSite',
              'HeureEffective']

输出：

         Date HeurePrevue HeureDebutTrajet HeureArriveeSurSite HeureEffective
0  06/07/2015    05:30:04         16:54:31            16:54:35       16:54:38
1  06/07/2015    06:10:04         05:38:39            06:29:51       06:30:06
2  06/07/2015    06:10:04         05:38:39            06:29:51       06:30:06

使用''拆分列并删除其中一列新列

1 个答案: