使用 pandas 索引 csv 文件中的日期时间列

Posted 2023-03-11

【中文标题】使用 pandas 索引 csv 文件中的日期时间列

【英文标题】：Indexing the datetime column in the csv file using pandas

【发布时间】：2012-10-16 08:54:21

【问题描述】：

我想使用 pandas 对 csv 文件中包含日期时间类型的列进行切片。

提前致谢。

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。

【问题讨论】：

@bmu data.dtypes[data.dtypes == pandas.datetime].index 但它列出了所有列。如果你对浮点数或字符串尝试相同的方法，它会返回所需的浮点数或字符串列

那么你应该在你的问题中发布这个（你可以编辑它）。如果您也可以提供一些示例数据，那将会很有帮助。

【参考方案1】：

如果我正确理解您的问题，您可以这样做：

from pandas import *

读入数据，按MatchDate索引：

frame=read_csv("dates.csv",  parse_dates = True, index_col = 4)
print frame

                Country            Player  Runs  ScoreRate Weekday
MatchDate                                                         
2010-02-16  Afghanistan  Mohammad Shahzad   118      97.52     Tue
2010-03-16        india             schin   112      98.02     wed

定义两个日期时间对象来定义你想要切片的范围：

x=datetime(2010, 1, 5)
y=datetime(2010, 2, 25)

并对其进行切片（获取所有在x 和y 之间具有MatchDate 的行）：

print frame.ix[x:y]
                Country            Player  Runs  ScoreRate Weekday
MatchDate                                                         
2010-02-16  Afghanistan  Mohammad Shahzad   118      97.52     Tue

如果你只想得到某个月份或年份，你可以这样做：

frame.ix['2010-2']

            Country            Player  Runs  ScoreRate Weekday
MatchDate                                                         
2010-02-16  Afghanistan  Mohammad Shahzad   118      97.52     Tue

【讨论】：

谢谢，这很有帮助但是，如果我们不知道第 4 列包含日期时间值怎么办。我想从 csv 中分割日期时间类型列。

我不确定我是否理解。您的意思是，您只想读取具有特定日期时间值的行吗？为此，您仍然需要知道哪一列包含数据时间对象。

【参考方案2】：

我打算在文件阅读器中添加一个usecols 选项，以读取各个列。可能适用于 pandas 0.10（本月晚些时候）