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使用pandas读取'csv‘文件时解析日期-时间

使用pandas读取'csv'文件时解析日期-时间，可以通过指定日期-时间列的名称或索引来实现。pandas提供了多种方法来解析日期-时间数据，其中最常用的是使用to_datetime函数。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
使用read_csv函数读取'csv'文件，并将日期-时间列解析为日期-时间类型：df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['datetime_column'])其中，'file.csv'是文件路径，'datetime_column'是日期-时间列的名称。

如果日期-时间列在文件中的索引位置，可以使用以下方式：

df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=[0])

其中，0表示日期-时间列在文件中的索引位置。

可选：如果日期-时间列包含多个子列（例如年、月、日、时、分、秒等），可以使用date_parser参数指定解析函数。例如，如果日期-时间列的格式为'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'，可以使用以下代码：df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['datetime_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

解析日期-时间后，可以使用pandas提供的各种日期-时间相关函数和方法进行数据分析和处理。

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相关搜索:BigQuery无法从csv文件解析为日期时间 Kivy -如何使用pandas读取CSV文件 Pandas read_csv()解析多种日期时间格式 Pandas:读取CSV时强制错误 Pandas使用csv输入处理日期时间 Pandas读取带有日期时间段的csv 使用Pandas read_csv读取CSV文件时出现parsers.pyx错误使用pandas保存到csv文件，并在文件名后追加日期时间使用Pandas解析日期使用pandas读取csv文件

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