Question

我正在尝试将csv导入熊猫。此csv包含以下数据列（例如）：

20170607155749330 :(年/月/日/小时/分钟/秒/秒/厘秒/毫秒）。所以有17个数字代表日期。

我遇到的问题是，对于这个特定的数据集，某些行的日期具有不同的精度，例如： 2017060715581995：这里只有16个数字，因为缺少毫秒。

我想做的事情很简单：以最终用17位数字的方式转换每一行的每个日期，当缺少其中一个时添加0。

这是我为此写的函数：

def convert_value(val):
   return ('{:0<17}'.format(val))

所以我尝试通过创建一个新列来将它应用到每一行，例如：

file_temp['Time_Transformed'] = file_temp.apply( lambda x: convert_value(x["TIME"]) , axis =1)

我面临两个问题：

首先，新创建的列不是整数，而是对象类型;
其次，它不起作用，0不会被添加到更短的日期。

我尝试了各种其他方法，将原始数据转换为字符串，但它们也无法正常工作。

Answer 1

我认为astype需要str.ljust：

df = pd.DataFrame({'A':[20170607155749330,20170607155749]})

df['new'] = df['A'].astype(str).str.ljust(17, '0').astype('int64')
print (df)
                   A                new
0  20170607155749330  20170607155749330
1     20170607155749  20170607155749000

对于日期时间：

df['date'] = pd.to_datetime(df['A'].astype(str).str.ljust(17, '0'), format='%Y%m%d%M%S%f')
print (df)
                   A                       date
0  20170607155749330 2017-06-07 00:15:57.493300
1     20170607155749 2017-06-07 00:15:57.490000

与：

相同

df['date'] = pd.to_datetime(df['A'], format='%Y%m%d%M%S%f')
print (df)
                   A                       date
0  20170607155749330 2017-06-07 00:15:57.493300
1     20170607155749 2017-06-07 00:15:57.490000

Answer 2

我会使用ljust字符串方法并转换为整数。从简单的数据框开始：

In [4]: df = pd.DataFrame([20170607155749330,20170607155749])

In [5]: df
Out[5]: 
                   0
0  20170607155749330
1     20170607155749

我们可以添加一个列：

In [11]: df['T'] = df[0].apply(lambda x: int(str(x).ljust(17,'0')))

In [12]: df
Out[12]: 
                   0                  T
0  20170607155749330  20170607155749330
1     20170607155749  20170607155749000

基本上我们使用ljust(17,'0')将0添加到整数末尾的固定长度17，现在为字符串，并将所有内容转换回整数。

Answer 3

以下普通的vanilla（字符串操作）Python可以解决这个问题：

from __future__ import print_function

def conv_date(date__):
    date_ = str(date__)
    len_ = len(date_)

    if len_ == max_:
        return date__
    else:
        return int(date_ + '0' * (max_ - len_))


if __name__ == "__main__":
    max_ = 17
    dates = [20170607155749330, 2017060715581995]
    for date_ in dates:
        print(date_, "\t", conv_date(date_))

即，输出为：

20170607155749330        20170607155749330
2017060715581995         20170607155819950

Pandas：将0添加到表示日期的长整数

3 个答案: