python – 用pandas读取’csv’文件时解析日期时间

我正在尝试解析日期,当我从cvs文件中读取数据时.我使用的命令是

df  = pd.read_csv('/Users/n....', names=names, parse_dates=['date'])​ ) 

它一般都在处理我的文件.
我有几个数据集,其日期格式各不相同.我的意思是它的日期格式是这样的(09/20/15 09:59),而在其他行中有另一种格式就像是(2015-09-20 10:22:01.013)在同一个文件中.我上面写的命令对这些文件不起作用.它在我删除时工作(parse_dates = [‘date’]),但那次我不能使用date列作为datetime格式,它将该列读为整数.我很感激有人可以回答这个问题!

解决方法:

Pandas read_csv接受date_parser参数,您可以定义自己的日期解析函数.例如,在您的情况下,您可以使用两种不同的日期时间格式:

import datetime

def date_parser(d):
    try:
        d = datetime.datetime.strptime("format 1")
    except ValueError:
        try:
            d = datetime.datetime.strptime("format 2")
        except:
            # both formats not match, do something about it
    return d

df = pd.read_csv('/Users/n....', 
                 names=names, 
                 parse_dates=['date1', 'date2']),
                 date_parser=date_parser) 

然后,您可以在这些列中以不同格式解析这些日期.

相关文章

转载:一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数...
Pandas是一个开源的第三方Python库,从Numpy和Matplotlib的基...
整体流程登录天池在线编程环境导入pandas和xrld操作EXCEL文件...
 一、numpy小结             二、pandas2.1为...
1、时间偏移DateOffset对象DateOffset类似于时间差Timedelta...
1、pandas内置样式空值高亮highlight_null最大最小值高亮背景...