Python Pandas:解析成新的DateTime列
Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助我们高效地处理和分析数据。
在解析成新的DateTime列方面，Pandas提供了多种方法和函数来处理日期和时间数据。其中，可以使用pd.to_datetime()函数将字符串或数字转换为Pandas的DateTime对象，并创建一个新的DateTime列。
具体步骤如下：
- 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码：import pandas as pd
- 创建DataFrame：将数据存储在DataFrame中，可以使用以下代码：data = {'date_column': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']} df = pd.DataFrame(data)
- 解析成新的DateTime列：使用
pd.to_datetime()函数将日期字符串解析为DateTime对象，并创建一个新的DateTime列，可以使用以下代码：df['new_date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
这样，就可以将原始的日期字符串解析成新的DateTime列，并存储在DataFrame中的new_date_column列中。
Pandas的DateTime对象提供了丰富的日期和时间处理功能，可以方便地进行日期和时间的计算、筛选、排序等操作。在实际应用中，解析日期数据通常用于时间序列分析、数据可视化、数据筛选等场景。
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以上是关于Python Pandas解析成新的DateTime列的完善且全面的答案。
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df["Dt_Customer"] = pd.to_datetime(df["Dt_Customer"],format='%d-%m-%y') 我已经尝试转换日期列，数据集包含100多万行...我必须找到没有转换的日期行。 TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError
浏览 58提问于2021-09-30得票数 0
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当我使用pd.to_datetime时，代码如下所示
rate = pd.read_csv('P2training.csv', header=0)
rate['Date'] = pd.to_datetime(rate['Date'], format='%Y-%m-%d')
rate.set_index('Date', inplace=True, drop=True)
rate.tail(10)
print(rate)
在P2training.csv中，第一列是“日期”，当我第一次下载P2training数据集时，这
浏览 6提问于2017-11-15得票数 0
下面的工作与预期的一样。有190列都被完美地读取了。
pd.read_csv("data.csv",
header=None,
names=columns,
# usecols=columns[:10],
nrows=10
)
我以前使用过usecols的论点，所以我很困惑为什么这不再适用于我。我想，简单地切片前10个列名就可以了，但是我继续得到“传递的标题名称不匹配usecols”错误。
我用的是熊猫0.16.2。
pd.read_csv(&#
浏览 0提问于2015-06-24得票数 7
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import glob
import pandas as pd
import datetime
my_dates = ['Date']
sorted(my_dates, key=lambda x :datetime.datetime.strptime(x,'%m/%d/%Y'))
获取标题中的错误。不知道为什么。excel表格中的日期格式为1/2/2020 (m/d/yyyy)在google搜索上尝试了许多方法，但都得到了相同的错误。检查excel表格，看看是否有日期写错了，但没有。
Python将列列为object/list
浏览 16提问于2020-02-18得票数 2
我有一个包含日期(2种格式)的DataFrame列，我想将其重新编码为1格式的日期时间。
列值如下所示：
0 2011-11-23 16:13:50
1 2016-02-06
2 2011-11-27
3 2014-04-17 22:41:08
4 2013-12-11 17:08:20
5 2011-08-13
6 2007-07-25
7 2009-03-17 15:55:59
8 2017-0
浏览 0提问于2019-03-31得票数 1
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我有一个DataFrame，其中YEAR、END_DAY和END_MONTH的列是整数，我需要为START_DAY和START_MONTH设置新的列。开始日期应该比前一行中的结束日期晚一天(第一行的START_DAY和START_MONTH都应该等于1)。
我的问题是，我无法让pandas创建一个日期列，然后我可以将时间增量应用到该列。这是我令人讨厌的一句话：
aws['END_DATE'] = pandas.to_datetime(aws['YEAR'],
aws['END_MO
浏览 2提问于2014-12-09得票数 0
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
下面的代码分析一个文本文件，提取列值，并通过组合一些列来创建datetime列。我能做些什么来改进这段代码？更具体地说，编写浮点(Eq_params1)等非常耗时。有没有什么方法可以在不使用Pandas的情况下更快地解析Python中的列数据？谢谢。 #!/usr/bin/env python
import datetime
file = 'input.txt'
fopen = open(file)
data = fopen.readlines()
fout = open('output.txt', 'w')
for line in data
浏览 15提问于2019-01-21得票数 1
1回答
我有一个数据集，其中包含以下格式的date_time列： date_time
01.01.2018 00:00 - 01.01.2018 00:15 (UTC)
01.01.2018 00:15 - 01.01.2018 00:30 (UTC)
01.01.2018 00:30 - 01.01.2018 00:45 (UTC)
01.01.2018 00:45 - 01.01.2018 01:00 (UTC)
.
.
. 通过使用pandas读取此数据集，我需要使用以下命令将date_time列从object类型转换为datetime： df['date_time'] = p
浏览 233提问于2021-11-20得票数 0
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1回答
为什么你不能设定日期的格式？
、、、、
我有一个不同日期的数据格式，格式如下:2012年1月15日，并希望以15/01/2012格式传递
我的代码
data['Last Date'] = pd.to_datetime(data['Last Date'], format="%d/%B/%Y")
print(data.info())
但我犯了个错误。
TypeError Traceback (most recent call last)
File ~\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareF
浏览 8提问于2022-07-07得票数 0
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我一直在windows机器上使用Python2.7.13编写我的代码。但是，我现在正尝试使用Python 2.7.12-goolf-2015a.在Unix集群上运行我的代码。当我用2.7.12在集群上运行我的代码时，我在熊猫函数to_datetime中遇到一个错误，这个错误不会使用2.7.13发生。
当我试图将dataframe中的日期条目转换为datetime时，会发生此错误。
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
浏览 2提问于2017-09-15得票数 0
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1回答
我有一个csv文件，数组为字符串格式，如下所示：
date,name,criteria
2018-05-16,John,"[{'age':35},{'birthyear':1983}]"
2018-05-16,Jane,"[{'age':36},{'birthyear':1982}]"
我正在使用Python和pandas和numpy来处理这个问题
我需要将此文件导入到MongoDB集合中，格式如下：
{
"date":'2018-05-16',
"
浏览 1提问于2018-05-16得票数 2
1回答
我正在尝试将两列组合在一起:一列包含日期，另一列与时间合并为一个日期时间列。
df:
date time
---- ----------- ------
0 08 Sep 2021 00:00
1 08 Sep 2021 00:00
2 08 Sep 2021 00:00
3 08 Sep 2021 00:05
4 08 Sep 2021 00:30
我的做法是：
df['datetime'] = df['date'] + ' ' + df['time&#
浏览 4提问于2021-09-09得票数 0
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早上好，我已经使用python大约一年半了，我发现自己面临着一个我无法解决的基本问题。
我有一个简单的dataframe (df)，不太大(大约12k行和10列)，其中包括一个列( "datetime64ns“格式)、一个"float64”列和所有其他列都是"object“。我进行了调试，可以说错误来自datetime列。
当我将这个df保存到Excel中时，我会得到以下消息：
文件"test.py"，第16行，在test.to_excel(编写器，'test')文件第1766行，在to_excel engine=engine中，文件&
浏览 1提问于2018-09-04得票数 7
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我的pandas数据帧中有一个datetime (int64)列。我正在尝试将其值201903250428转换为DateTime值。 我的datetime (int64)列的值仅为24小时格式的到分钟级别。 我尝试了各种方法，比如striptime，to_datetime方法，但是没有成功。 pd.datetime.strptime('201903250428','%y%m%d%H%M') 当我使用上面的代码时，我得到了这个错误。 ValueError: unconverted data remains: 0428 我想把这个值转换成'25-03-20
浏览 6提问于2019-04-10得票数 0
回答已采纳
由于matplotlib不支持pandas.TimeStamp numpy.datetime64，而有，因此我决定将原生pandas date列转换为纯python datetime.datetime，以便更容易绘制散点图。
但是：
t = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-12-31')]})
t.dtypes # date datetime64[ns], as expected
pure_python_datetime_array = t.date.dt.to_pydatetime() # work
浏览 0提问于2016-09-02得票数 6
2回答
我有一个有日期列的数据集：
df.faultDate.head()
0 2014-07-13
1 2014-07-13
2 2014-07-12
3 2014-07-12
4 2014-07-13
我正努力从那得到几年的时间。
dt.datetime.strptime(df.faultDate[0], '%Y-%m-%d').year
2014
但是：
df.faultDate.apply(dt.datetime.strptime, args=('%Y-%m-%d'))
----------------------------
浏览 2提问于2015-09-22得票数 0
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我有一个很大的数据集，一些用户在csv上输入数据。我用panda将CSV转换成数据格式。列超过1000个条目，这里是一个示例
datestart
5/5/2013
6/12/2013
11/9/2011
4/11/2013
10/16/2011
6/15/2013
6/19/2013
6/16/2013
10/1/2011
1/8/2013
7/15/2013
7/22/2013
7/22/2013
5/5/2013
7/12/2013
7/29/2013
8/1/2013
7/22/2013
3/15/2013
6/17/2013
7/9/2013
3/5/2013
5/10/2013
5/
浏览 0提问于2014-06-17得票数 4
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1回答
我在Pandas dataframe - df'timeStamp'.中有一个日期时间序列作为一列。我希望将列中的每个datetime对象转换为一个字符串。有几个python函数将单个datetime对象转换为字符串，如下所示：
str(datetime)
datetime.format(datetime)
datetime.strftime('%m%d%Y')
但是要得到我想要的，我必须遍历整个列，并将每个对象分别转换为字符串。这是我想要避免的。我想知道是否有任何Pandas/Python函数可以一次完成。与to_datetime函数相反的东西(在不循环的情
浏览 1提问于2015-08-19得票数 3
2回答
我正尝试在pandas DataFrame中创建时区感知的日期列。当我运行下面的代码时，得到的pandas列的日期时间与我输入的日期时间不同。我在这里做错了什么？
我使用的是python 3.6.2和pandas 0.20.3
from datetime import datetime
import pandas as pd
import pytz
date_string = "12/14/2016 12:00"
timezone = pytz.timezone("US/Pacific")
input_datetime = datetime.strptime
浏览 2提问于2017-12-15得票数 2
我有一个由6列组成的csv，第一列有一个特定的日期格式，所以我需要将它转换成美国格式YYYY dd。
在读取CSV文件的内容后，我继续修改“date”列，但始终得到以下错误
CSV
Gmt time,Open,High,Low,Close,Volume
01.01.2021 00:00:00.000,1.22174,1.22174,1.22174,1.22174,0
01.01.2021 01:00:00.000,1.22174,1.22174,1.22174,1.22174,0
01.01.2021 02:00:00.000,1.22174,1.22174,1.22174,1.22174,0
浏览 7提问于2021-06-05得票数 3
回答已采纳
我创建了一个熊猫df，列名为start_date和current_date。这两列都有一个d类型的datetime64ns。在current_date和start_date列之间找到工作日数量的最佳方法是什么？
我试过：
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
us_bd = CustomBusinessDay(calendar=USFederalHolidayCalendar())
projects_df
浏览 9提问于2022-06-01得票数 0
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2回答
当我从yfinance中拉出股票数据时，我可以创建操作'date‘列的其他数据列吗？我是python的新手，还在学习很多东西。我已经使用股票价格数据创建了其他列，但是我不知道如何操作'date‘列。
例如，10/26/2020，我想创建包含以下数据的列：
day_of_week，星期一=1
年份= 2020年
月份= 10
天= 26
周= 44
trade_day = 207
import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
import pandas_datareader as pdr
import d
浏览 2提问于2020-12-14得票数 1
我必须使用pd.read_excel()将多个Excel文件读入到pandas数据框中。Excel文件有一个包含日期的列和一个包含时间(HH:MM:SS)的列。在pandas df中，time-column被解释为datetime.time，但是当时间是午夜00:00:00时，它被解释为1899-12-30T00:00:00.000Z，这是一个datetime.datetime。 | Excel | pandas df | type in pandas df |
|----------|--------------------------|--------
浏览 18提问于2021-01-28得票数 1
回答已采纳
我需要使用pandas导入csv文件，该文件的日期字段格式为'year.decimal day‘，例如'1980.042’，格式为'DD/MM/YYYY'，'11/02/1980‘。
文件示例：
data
1980.042
1980.125
1980.208
1980.292
1980.375
1980.458
1980.542
1980.625
1980.708
使用pd.to_datetime，我可以像这样转换它：
d = '1980.042'
print(pd.to_datetime(d, format = '%Y.%j&#
浏览 4提问于2020-05-22得票数 0
我使用这个脚本的目标是:1.从excel文件中读取时间序列数据(>100,000k行)以及标题(标签，单位)2.将excel数字日期转换为pandas dataFrame的最佳datetime对象3.能够使用时间戳引用行，使用序列标签引用列
到目前为止，我使用xlrd将excel数据读取到一个列表中。制作了pandas系列，每个列表都以时间列表为索引。将序列和序列头部组合在一起，生成python字典。把字典传给了熊猫DataFrame。尽管我做了很多努力，但df.index似乎被设置为列标题，我不确定何时将日期转换为datetime对象。
我3天前才开始使用python，所以任何建议都是
浏览 1提问于2013-07-18得票数 8
回答已采纳
我正在使用pandas.read_csv从csv读取数据。其中一列具有不同格式的日期信息(无标准ISO8601或类似格式)。我希望确保Pandas可以检测日期格式，而不需要用户进一步输入。老实说，我真的不知道该怎么开始。我知道Pandas可以infer_datetime_format，但是它不能捕获所有的数据变化，或者可能抛出错误。 我的数据集有几百万行，所以这个过程可能非常耗时。我的想法是只加载前100行(nrows=100)，然后让函数检测日期格式。从我到目前为止看到的数据集，它可能是dd-mm-yy，dd-mm-yyyy，yyyy-mm-dd (和，.- seperators的不同变体
浏览 26提问于2019-04-02得票数 0
回答已采纳
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
我正在检索雅虎股票报价器数据，并希望将给定的货币转换为欧元。为此，我使用Python Library Currency Converter和pandas方法multiply。 其中一列，交易量，不应该被“转换”-跳过它的最好方法是什么？这是我目前所拥有的： import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as web
from pandas import Series, DataFrame
from currency_converter import CurrencyConverter
start = da
浏览 26提问于2021-01-13得票数 0
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假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧，其中包含列a和b，每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c，它的值等于a+b或3。
使用Pandas，我会写道：
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西，比如下面这样：
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西，我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
浏览 13提问于2018-01-20得票数 3
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我正在尝试使用3个pandas列创建一个pandas datetime系列。当我调用to_datetime()方法时，它抛出一个错误，即使我以正确的年、月、日格式输入int64数据类型的一系列输入。
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
错误堆栈的最后一行是最奇怪的，因为它似乎显示我的值是%Y%m%d格式，但它不接受它们。
---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 1提问于2018-03-17得票数 1
我尝试使用"2018 - 07 - 07 04 - AM"格式将这种格式的字符串解析为pandas datetime。然而，在我看来，这种格式并没有识别出AM和PM之间的区别。
这是我尝试过的：
pd.to_datetime("2018 - 07 - 07 04 - PM", format='%Y - %m - %d %H - %p').timestamp()
Out[4]: 1530936000.0
pd.to_datetime("2018 - 07 - 07 04 - AM", format='%Y - %m - %d
浏览 2提问于2018-07-09得票数 7
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需求
我正在尝试将一个dataframe导出到Parquet文件，这个文件稍后将被不是Python或Pandas的东西所消耗。(Azure资料厂)
当我在流的后面摄入Parquet文件时，它无法识别datetime64[ns]。我宁愿使用“香草”Python datetime.datetime。
问题
但我无法做到这一点。问题是，Pandas正在强制任何“类似于日期时间的对象在返回数据或系列后进入datetime64[ns]”。
小例子
例如，假设带有"timestamp"列的虹膜数据集：
>>> df.head()
sepal length (cm)
浏览 2提问于2021-02-19得票数 2
我想将Dataframe的多个列合并为一个，包含这些列的数组。
这方面的简单示例：
sn | a | b | c |
---+-----+-----+-----+
a1 | 1 | 1 | None|
至
sn | a | b | c | array |
---+-----+-----+-----+-----------+
a1 | 1 | 1 | None| [1,1,None]|
我之所以这样做，是因为我使用Pandas (和SQL-Alchemy)来解析我的数据，并使用Dataframe.to_sql将数据帧写入PostgreSQL表。我用
浏览 21提问于2017-01-26得票数 0
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2回答
我有日期从SPSS导入到Python通过熊猫。日期作为整数(序数)导入。例如，日期"2015-08-02"被导入为13657852800。当我尝试的时候
pd.to_datetime(13657852800, unit="s")
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-39-ae44044ad39e>", line 1, in <module>
pd.to_datetime(13657852800, unit="s")
浏览 1提问于2019-06-07得票数 3
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
1回答
熊猫群用日期时间应用异常
、、、
当我在木星实验熊猫的时候，我发现了非常奇怪的症状。我将其简化为一个最简单的代码，它演示了症状：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': [datetime(2018, 11, 1), datetime(2018, 11, 2), datetime(2018, 11, 3) ]
})
df
A B
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
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因此，我最近尝试开始使用木星笔记本，因为我发现它们比我在代码文件中保存冗长的注释要方便得多。
也就是说，为了测试基本功能，我想模拟移动平均值。然而，正如标题所述，我甚至无法使用Pandas索引方法创建一个新的列(这在我的其他地方是有效的)。
下面是我使用的代码：
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as pdr
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
%matplotlib inline
fb = pdr.DataReader("
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
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5回答
我在使用pandas date_range函数时遇到错误。我已经给出了下面的跟踪，并可以提供更多的上下文，但这似乎是我真的必须深入自己来解决的问题。
所以我想知道的是，是否有一种方法可以找到跟踪中提到的文件的源代码，特别是datetime.pyx，或者定义了Timestamp类的地方-我似乎找不到它。我对Python非常陌生，对包和源代码不是很熟悉，但我希望如果我能更深入地挖掘一下，我将能够对此有所了解。
>>> d=process_files(args, options, False)
Processing file K2.csv
Traceback (most recen
浏览 2提问于2012-08-06得票数 0
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3回答
我在OpenShift上使用ssh-ing开发一个Flask应用程序，其中一个Python依赖项是Panda0.16.1。通过查看，我创建了setup.py文件，如下所示：
from setuptools import setup
setup(name='MyApp',
version='0.1a',
description='some description',
author='me',
author_email='me@gmail.com',
url='http
浏览 1提问于2015-06-13得票数 3
我正在尝试从web源加载数据并将其保存为Excel文件，但不确定如何操作。我该怎么办？原始数据帧具有不同的列。假设我正在尝试保存“Open”列
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_datareader.data as web
import datetime
import pandas as pd
def ViewStockTrend(compcode):
start = datetime.datetime(2015,2,2)
end = datetime.datetime(2016,7,13)
s
浏览 2提问于2016-11-27得票数 2
5回答
考虑python中有一个名为time的整型列的pandas dataframe，我可以使用以下指令将其转换为datetime格式。 df['time'] = pandas.to_datetime(df['time'], unit='s') 因此，现在该列具有如下条目：2019-01-15 13:25:43。 将字符串恢复为整数时间戳值(表示从1970-01-01 00:00:00经过的秒数)的命令是什么？ 我检查了pandas.Timestamp，但找不到转换实用程序，也无法使用pandas.to_timedelta进行转换。 是否有用于此转换
浏览 384提问于2019-01-23得票数 31
回答已采纳
我有一个熊猫DataFrame，它有一个列"date_col“的日期字符串。我希望对列中的日期字符串将抛出一个DataFrame (如果由numpy.datetime64解析)的所有行进行numpy.datetime64筛选。我要找的东西是：
bad_rows = df[numpy.datetime64(df["date_col"]) is False]
除了检查False之外，我还想检查是否引发了ValueError。有什么方法可以在熊猫DataFrame中进行这种过滤吗？
我试着做以下几件事：
df = pd.DataFrame({"date_col"
浏览 0提问于2015-12-10得票数 2
这是一个包含datetime64ns列的pandas数据帧。
In [69]: dataframe_with_datetime
some_other_column ts
0 0 2017-09-22 23:29:11
In [70]: dataframe_with_datetime.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 2 columns):
浏览 2提问于2017-09-25得票数 1
为什么第三个对象在时间戳对象的下面？我在等待一个Time对象。
import pandas as pd
from datetime import datetime
class Time(pd.Timestamp):
def __new__(cls, *args, **kwargs):
return pd.Timestamp.__new__(cls, *args, **kwargs)
print type(Time(datetime(2012, 5, 1)))
print type(Time('2012-05-01'))
print type(Time
浏览 0提问于2017-01-13得票数 1
下面是一个包含有问题的日期时间条目的数据集的示例：
>>> import pandas as pd
>>> import os
>>> df = pd.read_hdf(os.path.expanduser('~/tmp/bad_starttime.hdf'), key='data')
>>> df
starttime result_time question_id
0 2014-02-24 18:29:26+00:00 2014
浏览 5提问于2016-12-19得票数 2
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我使用以下命令将CSV导入到中：
df=pandas.read_csv("import.csv", names=["Year", "Month", "Day", "Time",
"ColA"], encoding='iso-8859-1')
但是，Pandas将ColA作为数据类型对象导入。
我尝试使用它将该列转换为浮动：
df['ColA'] = df['ColA'].astype(float)
但是，会引发此错误：
ValueError: co
浏览 0提问于2018-02-19得票数 2
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目前，我正在使用一些手工数据探索python库熊猫，其中的一个列包含一个datetime对象。但是，当使用DataFrame方法解析表时，日期列中的datetime对象被解析为初始值，例如1970-01-16 14:12:28。
例如，如果我有一个具有以下内容的np.array：
np.array(result, dtype=my_dtype) =
array([ (datetime.datetime(2012, 9, 9, 0, 0), datetime.datetime(2012, 9, 8, 15, 10)),
dtype=[('Date', ('<M8[u
浏览 1提问于2012-09-11得票数 0
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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
2回答
我有一个csv，包含一个列'start‘，其值为：
2015-09-28T12:58:42.831+03
2015-09-28T13:37:43.669+03
2015-09-28T14:11:31.383+03
2015-09-28T15:25:34.710+03
2015-09-28T18:06:02.106+03
我想在dataframe中创建一个新列，并使用解析的时间版本。因此，对于一个价值，它将是：
import pandas as pd
from dateutil.parser import parse
parse(time_Test.start[1])
datetime
浏览 4提问于2015-11-26得票数 0
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