加载csv Pandas时以不同格式传入的日期列
，是指在使用Pandas库中的read_csv函数读取csv文件时，对于日期列的处理方式。根据不同的日期格式，可以采用不同的参数来传入日期列，以正确地解析日期数据。
在Pandas中，可以使用to_datetime函数将字符串转换为日期格式。当读取csv文件时，可以通过指定日期列的名称或索引来传入日期格式参数。
以下是几种常见的日期格式和对应的参数：
- YYYY-MM-DD格式：
- 参数：
parse_dates=['date_column']，其中'date_column'是日期列的名称。 - 示例：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'])
- 参数：
- MM/DD/YYYY格式：
- 参数：
parse_dates={'date_column': '%m/%d/%Y'}，其中'date_column'是日期列的名称，'%m/%d/%Y'是日期格式。 - 示例：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates={'date_column': '%m/%d/%Y'})
- 参数：
- DD-MM-YYYY格式：
- 参数：
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%d-%m-%Y')，其中'%d-%m-%Y'是日期格式。 - 示例：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%d-%m-%Y'))
- 参数：
- 自定义格式：
- 参数：
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='自定义格式')，其中'自定义格式'是日期格式。 - 示例：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='自定义格式'))
- 参数：
加载csv Pandas时以不同格式传入的日期列的优势是可以确保日期数据被正确解析，并且可以方便地进行日期相关的操作和分析。
适用场景：
- 当csv文件中包含日期数据，并且日期格式不统一时，可以使用不同的参数来传入日期列，以正确解析日期数据。
- 当需要对日期数据进行排序、筛选、分组等操作时，正确解析日期数据非常重要。
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print(dir_path)
def parse_dates(x):
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col1
----
01.05.2019
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7,10/18/2008
621,(null)"""
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import pandas as pd
date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c, '%m/%d/%Y&
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data = pd.read_csv(p, skiprows=[0,1,2,4], keep_default_na=False,
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如何以不寻常的日期\时间格式阅读
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即使我使用parse_dates，熊猫也会将它作为一个对象读入，而to_datetime()也会将其作为一个对象来使用。
列中的日期格式如下：
2019/12/29 GMT+8 18:00
2019/12/15 GMT+8 05:00
我认为最好的方法是使用日期解析模式。就像这样：
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetim
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熊猫中的Parse_dates
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下面的代码无法将我的date列解析为csv文件中的日期。
data=pd.read_csv('c:/data.csv',parse_dates=True,keep_date_col = True)
或
data=pd.read_csv('c:/data.csv',parse_dates=[0])
数据如下所示
date value
30MAR1990 140000
30JUN1990 30000
30SEP1990 120000
30DEC1990 34555
我做错什么了？请帮帮我！
谢谢。
浏览 0提问于2014-05-22得票数 29
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如何在read_csv中指定日期时间格式
pandas
我有一个文件，其中每一行都有这样的格式：
YYYY-MM-DD-HH-MM-SS uint64 float64 float64 uint64
我是这样读到的：
pd.read_csv('file.txt', sep=' ', header=None, index_col=0, names= ('C1', 'C2', 'C3', 'C4'), use_unsigned=True, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)
构造的datetimes不正
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熊猫把日期和时间混在一起了
python、pandas、dataframe、string-to-datetime
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包含日期的列是‘日期公告’，当前日期格式id为'DD-MM-YYYY‘我要将日期格式更改为'MM/DD/YYYY’。为此，我编写了以下pandas代码，
df3=pd.read_csv('raw_data_27th_APRonwards.csv',parse_dates=[0], dayfirst=True)
df3['Date Announced'] = pd.to_datetime(df3['Date Announced'])
df3['Date Announced'] = df3[
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python、pandas、datetime、timestamp、time-series
我在时间序列日期-时间解析函数中遇到错误。数据是。我尝试这样读取Date和time列。
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浏览 2提问于2019-03-08得票数 0
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将数据和时间列与panda.read_csv相结合
python、pandas
我有两个不同的专栏，它们一起组成一个完整的数据。第一个是it数据(D/M/Y)，第二个是时间( H:M:S)，我需要将它作为一个完整的数据(D/M/Y H:M:S)阅读。
我试过的是：
mydateparser = lambda x: datetime.strptime(x, "%d/%m/%Y")
dfim = pd.read_csv('Dates_images.csv',
header = 0,
sep = ';',
浏览 4提问于2022-05-18得票数 0
1回答
Seaborn:线条图看起来像阶梯图
python、python-3.x、visualization、seaborn
我正在尝试使用以下代码在Jupyter Notebook中使用Seaborn构建线状图：
import pandas as pd
import seaborn as sns
# load csv
df=pd.read_csv('C:/Users/1/Desktop/graphs/seaborn/Data.csv')
# make sure date is in datetime
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m-%d-%y')
# generate graph
浏览 9提问于2018-08-24得票数 2
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我有一个csv (sep=‘')文件，每天更新1000个新行。 YYYY-MM-DD-HH-MM-SS col1 col2 col3 col4 col5 它的历史可以追溯到2015年。它是datetime排序的。我真的只有今天的数据。 这是我使用的代码： dprsf = lambda dtstr: datetime.datetime.strptime(dtstr, "%Y-%m-%d-%H-%M-%S")
dfigfut = pd.read_csv(fpath, sep=' ', header=None, names=('DateTime
浏览 31提问于2019-09-11得票数 2
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8回答
熊猫:日期转换缓慢
python、optimization、pandas
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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