python - 使用 python pandas 解析格式为 Year, Day, Hour, Min, Sec 的 CSV

Question

我有几个格式如下的 CSV 文件:

Year,Day,Hour,Min,Sec.,P1'S1
 2003,  1, 0, 0,12.22, 0.541
 2003,  1, 1, 0,20.69, 0.708
 2003,  1, 2, 0, 4.95, 0.520
 2003,  1, 3, 0,13.42, 0.539
...

(其中 day 是一年中的第几天)，我正在尝试使用 pandas 库(似乎是到目前为止很棒的库)。

有一个内置函数可以在 pandas 中读取 CSV，更好的是，该函数可以检查日期类型的列。并自动将其用作索引(这非常适合我正在做的事情)。

问题是，我无法使用这种格式的日期数据。

我试过:

data = pd.read_csv("csvFile.csv", index_col=[0, 1],  , index_col=[0, 1, 2, 3, 4] parse_dates=True)

但它只能正确获取年份:

In [36]: data.index
Out[36]: 
MultiIndex
[(<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 1, 0, 0, 12.22)
 (<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 1, 1, 0, 20.69)
 (<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 1, 2, 0, 4.95) ...,
 (<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 365, 21, 0, 3.77)
 (<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 365, 22, 0, 14.6)
 (<Timestamp: 2003-09-04 00:00:00>, 365, 23, 0, 13.36)]

从文档中，我看到您可以在 pandas 的 read_csv 函数中指定“date_parser”属性。但是文档没有显示如何，我也无法弄清楚。 任何对该主题有经验的人都可以提供帮助。

干杯， 布鲁诺

Answer 1

为了解析一个多列日期，你需要告诉 pandas 应该将哪些列组合成一个日期，所以你需要说 parse_dates=['Year','Day','Hour' ,'分钟','秒']

您还需要定义自己的解析器，它从您在 parse_dates 中指定的每一列中获取一个元素:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: from datetime import datetime, timedelta

In [3]: from cStringIO import StringIO

In [4]: data = """\
Year,Day,Hour,Min,Sec.,P1'S1
 2003,  1, 0, 0,12.22, 0.541
 2003,  1, 1, 0,20.69, 0.708
 2003,  1, 2, 0, 4.95, 0.520
 2003,  1, 3, 0,13.42, 0.539
"""

In [5]: def parse(yr, doy, hr, min, sec):
    yr, doy, hr, min = [int(x) for x in [yr, doy, hr, min]]
    sec = float(sec)
    mu_sec = int((sec - int(sec)) * 1e6)
    sec = int(sec)
    dt = datetime(yr - 1, 12, 31)
    delta = timedelta(days=doy, hours=hr, minutes=min, seconds=sec,
                      microseconds=mu_sec)
    return dt + delta
   ...: 

In [6]: pd.read_csv(StringIO(data), parse_dates={'datetime':      
           ['Year','Day','Hour','Min','Sec.']}, 
           date_parser=parse, index_col='datetime')
Out[6]: 
                            P1'S1
datetime                         
2003-01-01 00:00:12.220000  0.541
2003-01-01 01:00:20.690000  0.708
2003-01-01 02:00:04.950000  0.520
2003-01-01 03:00:13.419999  0.539