python - 使用 pandas to_datetime 时如何定义格式？

Question

我想根据具有以下格式的 testresult.csv 文件绘制 RESULT vs TIME，但我无法正确定义 TIME 列的数据类型。

TIME,RESULT  
03/24/2016 12:27:11 AM,2  
03/24/2016 12:28:41 AM,76  
03/24/2016 12:37:23 AM,19  
03/24/2016 12:38:44 AM,68  
03/24/2016 12:42:02 AM,44  
...

要读取csv文件，这是我写的代码: raw_df = pd.read_csv('testresult.csv', index_col=None, parse_dates=['TIME'], infer_datetime_format=True)
此代码有效，但速度极慢，我认为 infer_datetime_format 需要时间。所以我尝试先默认读取csv，然后使用to_datetime()将对象dtype'TIME'转换为datetime dtype，我希望通过定义格式，它可以加快速度.

raw_df =  pd.read_csv('testresult.csv')
raw_df.loc['NEWTIME'] = pd.to_datetime(raw_df['TIME'], format='%m/%d%Y %-I%M%S %p')

此代码报错:

"ValueError: '-' is a bad directive in format '%m/%d%Y %-I%M%S %p'"

Answer 1

您传递的格式无效。 % 和 I 之间的破折号不应该存在。

df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'], format="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")

这会将您的 TIME 列转换为日期时间。

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或者，您可以调整您的 read_csv 调用来执行此操作:

pd.read_csv('testresult.csv', parse_dates=['TIME'], 
    date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p'))

同样，这使用了适当的格式而没有额外的 -，但它也将格式传递给了 date_parser。参数而不是让 pandas 尝试使用 infer_datetime_format 参数来猜测它。