Question

我试图解析CSV文件的时间戳（第一列名为“时间”）。时间戳的格式为：01.10.2016 00:10:00（dd.mm.yyyy HH:MM:SS）

    timestamp_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%d.%m.%Y  %H:%M:%S")
    df_pi_data = pd.read_csv( "pi_daten.csv", usecols = (0,1), sep =';', thousands='.',  decimal=',', names = ['time','temperature'], parse_dates=['time'], date_parser = timestamp_parser)

发生以下错误：

ValueError: time data '\xef\xbb\xbftime' does not match format '%d.%m.%Y  %H:%M:%S'

@kantal：

 time;temperature;
 01.10.2016 00:00; 23,13854599;
 01.10.2016 00:10; 23,24945831;
 01.10.2016 00:20; 23,16853714;

Answer 1

time;temperature
01.10.2016 00:00; 23,13854599
01.10.2016 00:10; 23,24945831
01.10.2016 00:20; 23,16853714

import pandas as pd
timestamp_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%d.%m.%Y  %H:%M")
df = pd.read_csv("test.txt", sep=";", decimal=',', \
                 parse_dates=['time'], date_parser = timestamp_parser)

我使用这些数据，并使用代码，成功工作

    time    temperature
0   2016-10-01 00:00:00 23.138546
1   2016-10-01 00:10:00 23.249458
2   2016-10-01 00:20:00 23.168537

Answer 2

数据中没有“秒”，因此从“ timestamp_parser”中删除“％S”。并在下面的pd.read_csv中查看修改后的args：

pd.read_csv("pi_daten.csv" , usecols = (0,1), \
             sep=r'\s*;\s*', engine="python", \
             thousands='.',  decimal=',',  \
             parse_dates=['time'], date_parser = timestamp_parser)

编辑： 解决“十进制”分隔符问题的方法：

df["temperature"]= df.temperature.transform(lambda col: col.str.replace(',','.').astype(float))

解析日期时间导致ValueError

2 个答案: