文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >如何在Pandas中解析多个日期列？

问如何在Pandas中解析多个日期列？
EN

Stack Overflow用户

提问于 2015-12-01 10:06:33

回答 2查看 2.3K关注 0票数 1

我在加载到Pandas中的.csv文件中有一个字段/列，它在Pandas中不会解析为datetime数据类型。我真的不明白为什么。我希望FirstTime和SecondTime在Pandas DataFrame中都解析为datetime64。

# Assigning a header for our data
header = ['FirstTime', 'Col1', 'Col2', 'Col3', 'SecondTime', 'Col4',
          'Col5', 'Col6', 'Col7', 'Col8']

# Loading our data into a dataframe
df = pd.read_csv('MyData.csv', names=header, parse_dates=['FirstTime', 'SecondTime'])

上面的代码只会将SecondTime解析为datetime64ns。FirstTime保留为Object数据类型。如果我改为执行以下代码：

# Assigning a header for our data
header = ['FirstTime', 'Col1', 'Col2', 'Col3', 'SecondTime', 'Col4',
          'Col5', 'Col6', 'Col7', 'Col8']

# Loading our data into a dataframe
df = pd.read_csv('MyData.csv', names=header, parse_dates=['FirstTime'])

它仍然不会将FirstTime解析为datetime64ns。

两列的格式相同：

# Example FirstTime 
# (%f is always .000)
2015-11-05 16:52:37.000

# Example SecondTime
# (%f is always .000)
2015-11-04 15:33:15.000

这里我漏掉了什么？在默认情况下，第一列不能是datetime，还是Pandas中的其他列？

python-2.7

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2020-07-23 22:23:01

你试过了吗

df = pd.read_csv('MyData.csv', names=header, parse_dates=True)

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2020-10-26 08:44:54

我遇到了类似的问题，在我的一个日期变量中，有一个整数单元格。因此，python将其识别为"object“，另一个被识别为"int64”。您需要确保两个变量都是整数。您可以使用df.dtypes查看您的变量的格式。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/34011422

复制

相似问题

问如何在Pandas中解析多个日期列？
EN

回答 2

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何在Pandas中解析多个日期列？EN

回答 2

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问如何在Pandas中解析多个日期列？
EN