将列字符串转换/解析为日期时间值 - 熊猫

Posted 2023-03-12

【中文标题】将列字符串转换/解析为日期时间值 - 熊猫

【英文标题】：Converting / parsing column strings to datetime values - pandas

【发布时间】：2016-10-21 17:24:07

【问题描述】：

我有一个热模拟的 csv 输出，我想使用 pandas 对其进行数据分析。

将 csv 导入到 pandas 数据帧后，我想操作时间戳并将其导入。

起始格式如下（以空格开头，具有美国数据格式且缺少年份）。

    ' 05/01  01:00:00'
    ' 05/01  02:00:00'
    ' 05/01  03:00:00'
    ' 05/01  04:00:00'
    ' 05/01  05:00:00'

有人建议我用循环函数来解决它，我写如下：

timestamp = []
for ns in raw_datetime:
    #timestamp.append(ns[5:7] + '.' + ns[2:4] + '_' + ns[9:11] + '00h')
    timestamp.append('2016' + '/' + ns[2:4] + '/' + ns[5:7] + '_' + ns[9:11] + ':00')

在哪里

raw_datetime = df[' Date/Time']  #original data column

这工作正常并返回我想要的日期时间格式。

['2016/05/01_01:00', '2016/05/01_02:00', '2016/05/01_03:00', '2016/05/01_04:00']

然而，这似乎不适用于 pd.to_datetime 函数，因为这似乎需要一个列表而不是一个系列（？）。

我遇到了解析和函数的概念，例如：

 raw_datetime.str.extract('string', expand=True)

但是，我不确定如何做到这一点，同时翻转月份和日期并添加原始数据中不存在的 2016 年信息。

谢谢！

编辑：下面添加的代码 注：本机格式为“05/01 01:00:00”，即：双倍空格、月、日、双倍空格、hh、mm、ss)]

第一次尝试

df = pd.read_csv('./SimResults.csv')
a = pd.to_datetime(df[' Date/Time'], format='  %m/%d  %H:%M:%s')

第二次尝试：

df = pd.read_csv('./SimResults.csv')
raw_datetime = df[' Date/Time'].str.lstrip('  ')
raw_datetime = ('2016/') + raw_datetime   
b = pd.to_datetime(raw_datetime, format='%Y/%m/%d  %H:%M:%S')

【问题讨论】：

它应该在一个系列中也可以工作pd.to_datetime(df['your_new_col'])应该工作

读取csv文件时使用parse_dates=['Date/Time']，那么它会自动将2016附加到日期。

对不起，这些似乎都不起作用！

【参考方案1】：

您应该将格式指定为to_datetime 函数，因为它不是默认格式：

pd.to_datetime(x, format='%Y/%m/%d_%H:%M')

【讨论】：

我已经从我的 'to_datetime' 函数中指定了格式，但是我收到错误：“时间数据 '05/01 01:00:00' 与格式 '%Y/ 不匹配” %m/%d_%H:%M' 字符串需要被“to_datetime”命令读取，不是吗？

不，不需要任何额外的操作。也许格式上有些错误？您可以在此处查看选项：docs.python.org/2/library/…。

尤金，恐怕它似乎不起作用。我已经尝试了很多选择，我不知道还能做什么。你愿意检查我的代码吗？

我在问题中添加了两位代码。谢谢