Question

我是Pandas和Python的新手。我想在我的脚本中做一些日期时间操作。我以下列格式从csv文件获取日期时间信息： 01APR2017 6:59

如何将其转换为pandas datetime格式？就像是： 2017-04-01 06:59:00

Answer 1

您可以将http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#launching-applications-with-spark-submit与参数format：

一起使用

s = pd.Series(['01APR2017 6:59','01APR2017 6:59'])

print (s)
0    01APR2017 6:59
1    01APR2017 6:59
dtype: object

print (pd.to_datetime(s, format='%d%b%Y %H:%M'))
0   2017-04-01 06:59:00
1   2017-04-01 06:59:00
dtype: datetime64[ns]

另一种可能的解决方案是在to_datetime中使用date_parser：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""date
01APR2017 6:59
01APR2017 6:59"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%d%b%Y %H:%M')
df = pd.read_csv(StringIO(temp), parse_dates=[0], date_parser=parser)

print (df)
                 date
0 2017-04-01 06:59:00
1 2017-04-01 06:59:00

print (df.date.dtype)
datetime64[ns]

通过评论编辑：

如果无法将值解析为datetime，请添加参数errors='coerce'以转换为NaT：

s = pd.Series(['01APR2017 6:59','01APR2017 6:59', 'a'])
print (s)
0    01APR2017 6:59
1    01APR2017 6:59
2                 a
dtype: object

print (pd.to_datetime(s, format='%d%b%Y %H:%M', errors='coerce'))
0   2017-04-01 06:59:00
1   2017-04-01 06:59:00
2                   NaT
dtype: datetime64[ns]

将字符串日期时间转换为pandas datetime

1 个答案: