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问csv文件中多列的python pandas parse_dates
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Stack Overflow用户

提问于 2021-07-14 16:59:34

回答 1查看 109关注 0票数 1

我正在Python pandas上进行两个csv文件的比较，但是在有5个日期列的csv文件中，我已经在read_csv方法中使用了parse_ date =' dateofbirth '，'lastupdates'，'dateofjoin'，'dateofresign，'endoftrade‘，但它只解析出生日期，而不是csv文件中的所有列。

代码：

csv_pandas=pd.read_csv("path of the csv file",parse_date=['dateofbirth','lastupdates','dateofjoin','dateofresign,'endoftrade'])
print(csv_pandas)

CSV文件：

dateofbirth             lastupdates       dateofjoin          dateofresign 
05/06/2021 00:00:00PM 12/13/2021 12:00:00PM 12/13/2021 12:00:00PM 12/13/2021 12:00:00PM

column        non-null count   Dtype
------        -------------    ------
dateofbirth    non-null         object
dateofbirth    non-null         datetime64[ns]
dateofbirth    non-null         datetime64[ns]
dateofbirth    non-null         datetime64[ns]

我只能转换对象数据类型列，其余的datetime64ns不能解析

我大约有160个csv文件，每个csv文件都有不同的列名，有没有人建议

csv

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-07-14 17:32:13

您有两种日期格式，这两种格式需要不同strptime()格式您尝试转换的所有列都存在于数据框中，因此测试列是否存在于作为**kwargs传递给
- 的dict convert中

csv_pandas = csv_pandas.assign(
    **{
        c: pd.to_datetime(csv_pandas[c], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f", errors="ignore")
        for c in parse_date
        if c in csv_pandas.select_dtypes("object").columns
    }
).pipe(
    lambda d: d.assign(
        **{
            c: pd.to_datetime(d[c], format="%m/%d/%Y %H:%M:%S%p", errors="ignore")
            for c in parse_date
            if c in d.select_dtypes("object").columns
        }
    )
)

输出

csv_pandas.dtypes
dateofbirth     datetime64[ns]
lastupdates     datetime64[ns]
dateofjoin      datetime64[ns]
dateofresign    datetime64[ns]
dtype: object

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/68375032

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