python - 在 Python 和 Pandas 中使用 dd.mm.yyyy 读取 csv

Question

我正在读取德语日期格式的 csv 文件。 似乎它在这篇文章中工作正常:

Picking dates from an imported CSV with pandas/python

但是，就我而言，日期似乎无法识别。 我在测试文件中找不到任何错误的字符串。

import pandas as pd
import numpy as np


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import style
from pandas import DataFrame

style.use('ggplot')

df = pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True)
df[:5]

这导致:

因此，带有日期的列不被识别。 我在这里做错了什么？ 还是这种日期格式根本不兼容？

• 操作系统 10.10.3
• python conda 3.13.0
• python 3.4.3-0
• iPython 笔记本 3.1.0

Answer 1

如果您使用 parse_dates=True，则 read_csv 会尝试 parse the index as a date . 因此，您还需要使用 index_col=[0] 将第一列声明为索引:

In [216]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True, index_col=[0])
Out[216]: 
            morgens  mittags  abends
Datum                               
2015-03-16      382      452     202
2015-03-17      288      467     192

或者，如果您不希望 Datum 列成为索引，您可以使用 parse_dates=[0] 明确告诉 read_csv 将第一列解析为日期:

In [217]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=[0])
Out[217]: 
       Datum  morgens  mittags  abends
0 2015-03-16      382      452     202
1 2015-03-17      288      467     192

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在引擎盖下 read_csv 使用 dateutil.parser.parse 来解析日期字符串:

In [218]: import dateutil.parser as DP

In [221]: DP.parse('16.03.2015', dayfirst=True)
Out[221]: datetime.datetime(2015, 3, 16, 0, 0)

由于 dateutil.parser 可以毫无问题地解析 DD.MM.YYYY 格式的日期字符串，因此您不必在此处声明自定义日期解析器。