我正在读取一个具有多个日期时间列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但日期时间似乎是一个问题。例如:
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
当run给出错误时:
数据类型“datetime”不理解
转换列后，通过pandas.to_datetime()不是一个选项，我不知道哪些列将是datetime对象。该信息可以更改，并且来自通知dtypes列表的任何信息。
或者，我尝试用numpy加载csv文件。Genfromtxt，在该函数中设置dtypes，然后转换为pandas。Dataframe但它混淆了数据。任何帮助都非常感谢!
当前回答
read_csv有一个parse_dates参数，它允许你定义你想要作为日期或日期时间处理的列的名称:
date_cols = ['col1', 'col2']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, parse_dates=date_cols)
其他回答
您可以尝试传递实际类型而不是字符串。
import pandas as pd
from datetime import datetime
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = [datetime, datetime, str, float]
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
但如果没有任何数据可以修补，就很难诊断出这种情况。
实际上，你可能希望pandas将日期解析为时间戳，所以可能是:
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, parse_dates=True)
我尝试使用dtypes=[datetime，…选项，但是
import pandas as pd
from datetime import datetime
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = [datetime, datetime, str, float]
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
我遇到了以下错误:
TypeError: data type not understood
唯一需要做的更改是用datetime.datetime替换datetime
import pandas as pd
from datetime import datetime
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = [datetime.datetime, datetime.datetime, str, float]
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
为什么它不起作用
没有datetime dtype为read_csv设置，因为csv文件只能包含字符串、整数和浮点数。
将dtype设置为datetime将使pandas将datetime解释为对象，这意味着您将得到一个字符串。
熊猫解决这个问题的方法
pandas.read_csv()函数有一个名为parse_dates的关键字参数
使用它，你可以使用默认的date_parser (dateutil.parser.parser)将字符串、浮点数或整数转换为日期时间。
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = {'col1': 'str', 'col2': 'str', 'col3': 'str', 'col4': 'float'}
parse_dates = ['col1', 'col2']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes, parse_dates=parse_dates)
这将导致pandas将col1和col2读取为字符串，它们很可能是字符串("2016-05-05"等)，读取字符串后，每个列的date_parser将对该字符串进行处理，并返回该函数返回的任何内容。
定义自己的日期解析函数:
pandas.read_csv()函数还有一个名为date_parser的关键字参数
将此设置为lambda函数将使该特定函数用于日期解析。
警告
你必须给它函数，而不是函数的执行，因此这是正确的
date_parser = pd.datetools.to_datetime
这是不正确的:
date_parser = pd.datetools.to_datetime()
Pandas 0.22更新
pd.datetools。To_datetime已重新定位到date_parser = pd.to_datetime
由于@stackoverYC
read_csv有一个parse_dates参数，它允许你定义你想要作为日期或日期时间处理的列的名称:
date_cols = ['col1', 'col2']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, parse_dates=date_cols)
我的解决方法是将其加载为默认类型，然后向下一行使用pandas.to_datetime()函数。
df[target_col] = pd.to_datetime(df[target_col])
