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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我正在使用pandas来分析大型CSV数据文件。它们的大小约为100兆。
每次从csv加载需要几秒钟，然后更多的时间来转换日期。
我尝试加载这些文件，将日期从字符串转换为日期时间，然后将它们重新保存为pickle文件。但是加载这些也需要几秒钟的时间。
我可以使用哪些快速方法从磁盘加载/保存数据？
浏览 2提问于2014-08-26得票数 32
我将数据记录到一个csv文件中，该文件的时间映射格式为HH:MM:SSS.000。。当我通过这行代码将数据读入pandas时，它会自动将今天的日期从parse_dates函数添加到列中；
import pandas as pd
df = pd.read_csv('20-9-2019-ETH.csv', names=['Volume', 'Price', 'Time'],
index_col=2, parse_dates=True)
df.head()
浏览 3提问于2020-03-05得票数 0
回答已采纳
可以推断列的类型，但是我不能让它为那些值看起来像是明显的日期时间和时间增量的列推断出任何日期时间或时间增量类型(例如datetime64、timedelta64)。
下面是一个CSV文件示例：
datetime,timedelta,integer,number,boolean,string
20111230 00:00:00,one hour,10,1.6,True,Foobar
和一些用pandas阅读它的代码：
dataframe = pandas.read_csv(path)
该数据帧上列的类型为object、object、int、float、bool、object。除了前两列之外，它们
浏览 1提问于2014-02-20得票数 8
对我来说，远程工作意味着访问服务器上的大CSV文件，这需要很长时间才能下载到本地硬盘上。
我已经尝试使用一些Python来加速这个过程，只读取我需要的特定列。然而，理想情况下，如果我只能在日期之后读取这些列的数据(例如> 2019-01-04)，这将显著减少数据量。
我的现有代码将读取总文件，然后应用日期过滤器。我只是想知道是否有可能首先将日期过滤器应用于文件的读取。我知道这可能是不可能的。
代码例如...
import pandas as pd
fields = ['a','b','c'...]
data1 = pd.read_csv(
浏览 0提问于2021-02-04得票数 2
1回答
Pandas中的慢日期时间解析
、、、、
这些关于pandas.read_csv()中日期时间解析的问题都是相关的。
问题1
默认情况下，参数infer_datetime_format为False。把它设置成真的安全吗？换句话说，Pandas能准确地推断日期格式吗？任何对其算法的洞察力都会有所帮助。
问题2
当我运行pd.read_csv("file.csv", parse_dates = ["Start", "End"])时，加载超过45万行的CSV文件花费了10分钟时间
然而，当我添加参数dayfirst = True和infer_datetime_format = True时，只花
浏览 3提问于2017-03-28得票数 1
我有一个由数据记录器创建的包含数千个条目的.csv文件。
格式大体上是这样的：
time | data
01/07/2015 12:25:45 | 356.24
01/07/2015 12:25:50 | 357.24
01/07/2015 12:25:55 | 351.24
01/07/2015 12:26:00 | 357.20
01/07/2015 12:26:05 | 356.32
...
当我使用pandas读取文件时
import pandas as pd
df = pd.read_csv(filename, parse_dates=True, in
浏览 1提问于2015-07-23得票数 4
1回答
我已经在这个问题上寻求帮助，但没有找到答案(我肯定我问错了问题)
我有一个CSV文件，其中有日期，当我读取它时，日期转换不会发生。
import pandas
df = pd.read_csv('file', index_col='Sequence', parse_dates='Date')
CSV文件
Sequence,Date,Unit,Name,Indexed,Arbitrated,Redo
1,2013-01-01,Aloha,first last,831,0,0
df.Date是一串字符串，而不是日期时间值。
浏览 2提问于2016-01-28得票数 1
1回答
我有一个csv文件，带有CAT (中非时间)的时间戳。当我以熊猫的身份阅读它时，我用：
df = pd.read_csv(path, parse_dates=["timestamp"], dayfirst=True)
我收到一个错误：
C:\Users..\lib\site-packages\dateutil\parser_parser.py:1218: UnknownTimezoneWarning:子名猫识别但不被理解。传递tzinfos参数，以便正确返回时区感知的日期时间。在将来的版本中，这将引发一个例外。category=UnknownTimezoneWarning)
浏览 3提问于2021-08-26得票数 4
回答已采纳
6回答
我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但日期时间似乎是个问题。例如：
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
当运行出现错
浏览 7提问于2014-01-21得票数 223
我目前有几个python pandas脚本，我将它们分开，因为1)可读性，2)有时我对这些部分脚本的输出很感兴趣。
然而，通常情况下，其中一个脚本的CSV文件输出是下一个脚本的CSV输入，在每个脚本中，我都必须重新读取日期时间，这是不方便的。
对于这项任务，您有什么建议的最佳实践？当我对运行整个程序感兴趣时，是将所有脚本组合成一个脚本更好，还是有更多的Python/Pandas方法来处理这个问题？
谢谢你，我很感谢你的评论，
浏览 1提问于2016-09-01得票数 0
1回答
我需要读取一个excel文件，而不改变任何日期，时间格式，浮动格式和转换为数据帧。如果我将excel转换为CSV并使用read_csv()读取它，这是很好的。
eg:
import pandas as pd
import numpy as np
#code for reading excel
df=pd.read_excel("605.xlsx",parse_dates=False,sheet_name="Group 1",keep_default_na=False,dtype=str)
print("df_excel:")
#code for
浏览 1提问于2020-07-24得票数 4
2回答
当我导入一些记录时，read_csv正确地将索引列读取为日期-时间。但是如果记录的数量超过几千条，那么索引列似乎会自动更改为object，而不是time。
import pandas as pd
myheader=['ticketId' , ... a lot of columns ... , 'serialNo']
users=pd.read_csv('ticketold_head.txt', sep='\t', header=None, names = myheader, parse_dates={'datet
浏览 4提问于2014-08-19得票数 0
我有一个csv文件，其中包含两种类型的日期时间格式，稍后我将对其进行修复。在使用pandas的read_csv函数并指定以字符串/ str / object形式读取列时，它仍然将我的日期-时间格式与Python所需的日期-时间格式组合在一起。 下面是我的数据示例 Date Cost
3/31/2015 3363
2020-16-07 5515 其中我使用以下命令进行读取 a = pd.read_csv('data.csv',dtype={'Date':object})
b = pd.read_csv('data.csv',dtype={&
浏览 13提问于2020-09-03得票数 1
回答已采纳
我寻找转换索引的read_csv在日期时间，但它需要很长的时间(超过1分钟)。
是否有人知道更有效的方法(其他命令，使用cython，.)？
>>> df
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 3367200 entries, 2014/02/28 to 2017/12/31
Columns: 3 entries, SCENARIO to 0
dtypes: float64(1), object(2)
>>> df.index = pd.to_datetime(df.index)
浏览 3提问于2014-03-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我目前使用pd.read_csv读取数据。它不检测日期列和日期时间列，而是将其签出为对象。因此，我使用下面的代码片段查找日期/日期时间列：
df = pd.read_csv(filename)
collist = []
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'object':
try:
df[col] = pd.to_datetime(df[col])
collist.append(col)
except ValueError:
浏览 2提问于2021-09-26得票数 1
4回答
在做时：
import pandas
x = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='DateTime',
names=['DateTime', 'X'], header=None, sep=';')
使用此data.csv文件：
1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;
浏览 4提问于2015-12-06得票数 45
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Strptime没有完成我(启动Python数据科学家)希望它做的事情。我有一个数据文件格式化如下：
STN,YYYYMMDD,HH,RH
210,20121001,1,0
210,20121001,2,0
210,20121001,3,0
210,20121001,4,0
...
第二栏是日期，第三栏是观察的小时(1-24)。我希望以日期时间格式获取日期和时间，以便将其与其他数据合并。我的尝试：
import pandas as pd
from datetime import datetime
meteo = pd.read_csv("x:\\hourly.txt", pa
浏览 1提问于2014-11-17得票数 0
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1回答
我的csv文件有一个列，其中包含日期时间，如下所示：
"2021-01-24 20:10:58“
我写了以下几篇文章：
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\user\Desktop\foo\data.csv', index_col=1, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)
print(data.dtypes)
它基本上将我的所有列显示为“object”类型。有人能帮我理解我错过了什么吗？
浏览 1提问于2021-06-19得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在玩时间序列，但在熊猫中对齐日期有很多麻烦。最终，我希望能够连接多个时间序列(每个时间序列都在一个单独的csv文件中)，但由于日期索引中的不匹配，连接无法工作。
我的主日期索引是由函数fn_range_date()创建的，其格式为YYYY-MM-DD，而csv文件中的大多数日期的格式为DD/YY/YYYY (+时间戳)。我尝试在read_csv中直接使用解析器，但没有成功。
#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
import datetime
def fn_range_date():
start = datetime.date(2015, 9
浏览 2提问于2017-09-19得票数 0
我有一个CSV文件中的数据集，如下所示：
Date Sample
01-AUG-09 Sample 1
02-Aug-09 Sample 2
etc...
当我使用Pandas时，我读入了包含以下代码的文件：
in_file = pd.read_csv('File Name.csv', parse_dates = True)
但是，它不能正确识别date列。有人知道Pandas日期解析器是否可以识别DD-MMM-YY格式的日期吗？
浏览 1提问于2013-07-02得票数 2
回答已采纳
我有一个2014-01-31 05:47格式的日期。
当它被读入pandas时，对象就变成了object。
当我尝试将其更改为pd.to_datetime时，没有出现错误，但是数据类型没有更改为datatime。
请提出一些解决办法。
T=pd.read_csv("TESTING.csv")
T['DATE']=pd.to_datetime(T['DATE'])
T.dtypes
>DATE object
T['DATE']
>2014-01-31 05:47
浏览 2提问于2014-02-26得票数 1
我正在读入dataframe的csv文件中的日期数据的格式是dd-mm-yyyy
即
12-02-2017 23:37:45
12-02-2017 23:52:17
13-02-2017 00:02:28
使用以下代码读取csv文件：
data = pd.read_csv(filename, header=header, engine='c', error_bad_lines=False)
数据帧包含以下格式的日期
2017-12-02T23:37:45
2017-12-02T23:52:17
2017-02-13T00:02:28
ie Pandas似乎假设输入是mm-dd-
浏览 0提问于2017-06-16得票数 0
我试图显示一个文件的最后更新时间(不是我的html文件，另一个文件)。
HTML：
<p>Last updated: <span id="lastUpdate"></span></p>
JavaScript：
var file = 'data/myFile.csv';
var modifiedTime = new Date(file.lastModified);
document.getElementById('lastUpdate').innerHTML = modifiedTime;
运行它时，
浏览 3提问于2019-10-25得票数 0
我想使用pandas对csv文件中包含datetime类型的列进行切片。
提前谢谢。
例如：data.csv
Country,Player,Runs,ScoreRate,MatchDate,Weekday
Afghanistan,Mohammad Shahzad,118,97.52,16-02-2010,Tue
india,schin,112,98.02,16-03-2010,wed
我想对包含日期时间格式的列进行切片。
浏览 1提问于2012-10-26得票数 2
回答已采纳
3回答
我正在读取一个带有德语日期格式的csv文件。在这篇文章里，似乎一切顺利：
然而，在我的例子中，日期似乎没有被确认为如此。我在测试文件中找不到任何错误的字符串。
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
from pandas import DataFrame
style.use('ggplot')
df = pd.read_csv('testdata.csv'
浏览 8提问于2015-06-14得票数 12
回答已采纳
我有两个csv文件，第一个(例如"time.csv")包含有关ID和特定时间的信息(一个ID和一个日期时间信息)。
ID datetime
1 2019-05-01 14:00
2 2019-05-02 12:00
3 2019-04-02 10:00
另一个csv文件包含来自每个ID的其他功能，具有一个小时时间戳。一头牛可能有几行，我需要创建新列'deltahour‘，它显示"time.csv“上特定ID的当前时间和日期时间之间的差异。
ID datetime deltahour
1
浏览 22提问于2019-07-16得票数 0
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2回答
我正在使用python pandas读取csv文件。csv文件有一个日期时间列，其秒精度为"9/1/2015 9:25:00 AM"，但如果我在excel中打开，它只有分钟精度"9/1/15 9:25“。此外，当我使用pd.read_csv()函数时，它只显示到分钟精度。有没有什么办法可以用python解决这个问题？提前谢谢你。
浏览 1提问于2015-10-16得票数 2
2回答
我想以最快的方式将大型csv文件读入python。我有一个大约1亿行的csv文件。我遇到了这个初级的，他们经过了几个包
csvpandasdaskdatatableparatext
就我的目的而言，"csv“太原始了，我想利用其他包中包含的类型推断。我需要它同时在windows和linux机器上工作，我还研究过datatable和paratext，但是在安装正确的包依赖项(它们都不在anaconda package repo上)时遇到了问题。所以只剩下熊猫和达斯克了。乍一看，达斯克看起来要快得多，但我只意识到只有当你叫".compute“时，它才能进行计算。
我的具体用例是，尽
浏览 2提问于2020-01-02得票数 1
我在CSV文件中有一些日期和时间的数据。我想快速地将这些转换为Pandas时间戳，但下面的代码太长了。有没有办法加快速度呢？瓶颈步骤是最后一步。谢谢!
TY1 = pd.read_csv('Data\TY_2013_1min.csv')
TY2 = pd.read_csv('Data\TY_2012_1min.csv')
TY = TY2.append(TY1, ignore_index=True)
TY.index = pd.to_datetime(TY.Date + ' ' + TY.Time)
浏览 1提问于2014-01-21得票数 2
我正在将日期时间格式的数据导出到csv。当我将其导入回时，我需要能够在没有任何列名或列号引用的情况下以日期形式读取数据。
看起来Pandas read_csv有自动将日期解析为日期时间格式的选项，但在这里似乎不起作用。
# Create date data
df_list = [['2014-01-01','2014-02-01'],['2015-01-01','2015-02-01']]
df = pd.DataFrame(df_list,columns=['date1','date2'])
#
浏览 4提问于2016-01-05得票数 7
回答已采纳
2回答
感谢所有帮助我解决问题的人。
我正在接收第三方软件应用程序的CSV文件，其中带有英国格式的日期时间戳，VBA可以将其作为美国的日期格式读取。
我的机器“区域和语言设置”设置为英语(英国)，但如果我使用Application.LanguageSettings.LanguageID(msoLanguageIDUI)，结果是1033 -即:英语，美国和不适合我的机器设置。
CSV是一个列如下所示的文件：
| report name | value | % | date |
由程序创建并由用户保存的CSV --通过第三方应用程序将CSV直接保存到磁盘中，将导致CSV表行如下："Report n
浏览 3提问于2021-07-12得票数 0
我使用解析从外部源接收到的CSV文件。文件的日期格式为dd/MM/yy。但CsvProvider将其推断为MM/dd/yy，并将所有日期都搞错了。
有任何方法可以将日期格式传递给CsvProvider吗？
我可以将日期作为字符串读取，然后使用Seq.Map将它们转换为日期时间(这是两个步骤)。
我在试着找出我是否能在一步之内完成
示例
csv文件sample.csv的数据如下所示
11/01/90
12/01/90
13/01/90
14/01/90
15/01/90
我正在使用下面的F#代码
type MyCsvProvider = CsvProvider<Sample= "s
浏览 2提问于2019-04-12得票数 1
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我有一些CSV数据
2011.12.08,22:45,1.33434,1.33465,1.33415,1.33419,265
2011.12.08,23:00,1.33419,1.33542,1.33419,1.33472,391
2011.12.08,23:15,1.33470,1.33483,1.33383,1.33411,420
2011.12.08,23:30,1.33413,1.33451,1.33389,1.33400,285
来自Metatrader 4的EURUSD15.csv文件
我想用Python使用Pandas库和read_csv函数导入这个文件.
所以我做了这个：
#!
浏览 2提问于2012-07-26得票数 2
回答已采纳
我是Pandas和python的新手，我有一个CSV文件，其中包含一个持续时间列(时间)，当我读取该文件时，它作为一个字符串是只读的，我无法对其求和：
agents['Avg Handle Time'][1:10]
Out[12]:
1 -
2 0:05:07
3 -
4 -
5 -
6 0:05:03
7 -
8 -
9 -
Name: Avg Handle Time, dtype: object
浏览 11提问于2019-11-28得票数 1
1回答
我是Pandas和Python的新手。我想在我的脚本中做一些日期时间操作。我从csv文件中获得以下格式的日期时间信息：01APR2017 6:59
如何将它转换成熊猫的日期格式？类似于：2017-04-01 06:59:00
浏览 5提问于2017-01-06得票数 6
回答已采纳
所以我有几百个需要运行python脚本的文件。所有的文件都是Excel CSV的。除了日期之外，所有的文件都在正常运行。当我使用pd.read_csv将csv转换为数据帧时，原始日期被转换为其他格式。
当我读取CSV时，我用斜杠来区分日期值，例如，只有带'/‘的值才是日期。但是，由于我的数据正在被转换，我的斜杠被转换为短划线('-')，或者日期格式被更改为其他格式。
以下是一些示例数据：
csv_df = pd.read_csv(csv,keep_default_na=False, index_col=False, parse_dates=False, dtype=ba
浏览 0提问于2017-11-25得票数 1
这个问题在某种程度上是的延续。我已经能够正确地获取我感兴趣的可下载csv文件，如下所示
import time
import urllib2
import csv
import sys
import pandas
response=urllib2.urlopen('http://www.euribor-ebf.eu/assets/modules/rateisblue/processed_files/hist_EURIBOR_2012.csv')
localFile = open('file.csv', 'w')
localFile.write(r
浏览 2提问于2012-08-09得票数 0
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1回答
假设我有一个csv文件，其中第一列是预测日期，第二列是发布日期，第三列是预测值：
forecast,issued,temp
2016021700,2016021702,5.3
2016021706,2016021702,6.3
2016021712,2016021702,8.6
2016021718,2016021702,5.1
2016021700,2016021703,5.4
2016021706,2016021703,6.4
在python中，我想自动删除那些具有相同预测日期和较早发布日期的行。输出应按预测日期/时间顺序排列。预期结果是：
forecast,issued,temp
201
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
我有一个与csv文件和解析datetime相关的简单问题。
我有一个csv文件，如下所示：
YYYYMMDD, HH, X
20110101, 1, 10
20110101, 2, 20
20110101, 3, 30
我想使用pandas (read_csv)读取它，并将其放在由datetime索引的数据帧中。到目前为止，我已经尝试实现了以下内容：
import pandas as pnd
pnd.read_csv("..\\file.csv", parse_dates = True, index_col = [0,1])
我得到的结果是：
浏览 1提问于2012-07-23得票数 26
回答已采纳
3回答
我有一个大的CSV文件，其中有许多列，还有一个Timestamp列。该文件按时间戳的升序排序。
我想把这些值读入熊猫的数据中，但只在特定的时间戳范围内，比如某一特定日期的下午4:00到5:00。
做这件事最有效的方法是什么？这个文件非常大，我想要避免完全地浏览它，因为它是排序的，我希望它在到达上面的时间戳时被切断，同时也希望避免由,手动拆分，有什么方法可以使用熊猫read_csv函数来实现呢？
import pandas as pd
df = pd.read_csv('csvfile', header='infer', ???)
浏览 1提问于2017-05-30得票数 1
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1回答
我必须读取包含全文数据的csv，它可以是多行的。我能够读取这个csv纯熊猫(测试版本0.25.3和1.0.3)没有任何问题，但当我尝试读取这个csv的dask我收到ParserError: Error tokenizing data. C error: EOF inside string starting at row 28，行号取决于我试图读取的文件。
我准备了人工数据帧来重现这个错误。我是否可以调优dask参数，预处理输入文件，或者这是dask实现问题？
multiplication_factor = 71 # 70 works fine, 71 fail
number_of_column
浏览 0提问于2020-07-15得票数 0
使用csv将时间序列数据写入pandas.Series.to_csv文件，将00:00:00添加到每个日期索引中，这在另一个应用程序中打开csv文件时很烦人。
Date,price
2000-06-01 00:00:00,90.3
2000-06-02 00:00:00,92.69
2000-06-05 00:00:00,96.1
是否有一种干净的/仿生的方法可以将日期值仅写为日期，而不需要额外的00:00:00
更广泛地说，pandas是否可能有一个索引列，它是日期而不是时间戳？
编辑:对于那些可能访问这个问题的人来说，这是我想出的解决方案：
with io.StringIO() as so
浏览 2提问于2013-03-27得票数 2
当从csv转换为parquet时，使用AWS glue ETL作业跟随csv中的映射字段读取为字符串到日期和时间类型。
这是实际的csv文件
映射转换后，日期字段为空，时间与当天日期拼接
如何转换为合适的日期和时间格式？
浏览 5提问于2019-01-14得票数 2
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2回答
我正在使用Pandas和SQL Alchemy从SQL导入数据。其中一个SQL列是datetime。然后我将SQL数据转换成一个Pandas dataframe，日期时间列是“datetime64”--这很好。我可以使用Matplotlib根据datetime绘制我的任何其他列。然后，我使用以下命令将我的熊猫数据帧转换为csv：
df.to_csv('filename')
这是为了避免我每次登录时都不得不运行一个相当大的sql查询。如果我随后尝试将csv读回python并从中开始工作，那么现在的datetime列的数据类型是“object”而不是“datetime64”。这意
浏览 1提问于2020-07-23得票数 2
1回答
我有一些从CSV文件中读取的数据，其中一个数据帧列记录在不同的时间戳间隔(时间序列数据)上，并且无法让df.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill')工作。
如果我不使用keep_default_na=False读取CSV文件，NaN就可以填充空白，但是我希望空白是空白的，这样就可以使用df.fillna(method = 'ffill')了。
import pandas as pd
import numpy as np
#read CSV file
df_raw = pd.read_cs
浏览 0提问于2019-02-18得票数 3
回答已采纳
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我不明白为什么这个错误信息。
在文件“ocorrencia_cvs”中，df.ocorrencia_dia中的日期时间是'dd/mm/yyyy'，但是我知道这个列是一个对象类型。当我试图转换它时，就会显示这个消息。有人能帮我吗？
我也尝试使用'to_datetime()‘来转换它。这条路：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ocorrencia.csv', sep=',')
df['ocorrencia_dia'] = pd.to_datetime(df['o
浏览 11提问于2022-04-02得票数 0
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加速~50 of文件的光处理
、、、、
我有一个~50 to的csv文件，我必须用它
取CSV列的几个子集
对CSV的每个列子集应用不同的格式字符串规范。
用自己的格式规范为每个子集输出一个新的CSV。
我选择了使用Pandas，并且有一种通用的方法，在一个方便的块大小(略超过50万行)上迭代以生成一个DataFrame，并将该块添加到每个输出CSV中。所以就像这样：
_chunk_size = 630100
column_mapping = {
'first_output_specification' : ['Scen', 'MS', 'Time
浏览 5提问于2016-07-25得票数 8
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我正在尝试使用这个SO post来组合日期和时间戳，但没有任何运气.. #df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv') 这就是我被卡住的地方，我不知道如何正确地import the package .. 这不起作用：from datetime import combine df['DateTime'] =
浏览 12提问于2019-02-12得票数 2
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我正在读取一个巨大的CSV，其中包含一个格式为YYYYMMDD的日期字段，在读取时，我使用以下lambda来转换它：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(filen,
index_col=None,
header=None,
parse_dates=[0],
date_parser=lambda t:pd.to_datetime(str(t),
浏览 9提问于2015-04-26得票数 30
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用日期写入和读取文件的名称
、、、、
我试图用java编写一个文件，文件的当前日期和时间附加在文件的名称中，然后我想在写入文件后读取相同的文件，但是日期和时间已经更改，它找不到文件。
这就是我试过的
DateFormat df = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd_HH.mm.ss" );
编写文件：
File messagesFile = new File(dirName + "\\2g3gPS_Messages_Statistics_" +
df.format(new Date() ) + ".csv");
if (!messagesFile
浏览 5提问于2014-06-13得票数 0
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