今天，我非常惊讶地发现，当从数据文件读取数据时(例如)，熊猫能够识别值的类型:
df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3'])
例如，可以这样检查:
for i, r in df.iterrows():
print type(r['col1']), type(r['col2']), type(r['col3'])
特别是整数、浮点数和字符串被正确识别。但是，我有一列的日期格式如下:2013-6-4。这些日期被识别为字符串(而不是python date-objects)。
当前回答
你可以使用参数date_parser和一个函数来将一个字符串列序列转换为一个datetime实例数组:
parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pd.read_csv('path', date_parser=parser, parse_dates=['date_col1', 'date_col2'])
其他回答
你应该在读取时添加parse_dates=True，或者parse_dates=['列名']，这通常足以神奇地解析它。但是总有一些奇怪的格式需要手动定义。在这种情况下，还可以添加日期解析器函数，这是最灵活的方法。
假设你的字符串有一个列'datetime'，那么:
from datetime import datetime
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)
通过这种方式，你甚至可以将多个列合并到一个datetime列中，这将'date'和'time'列合并到一个'datetime'列中:
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)
你可以在本页找到strptime和strftime的指令(即用于不同格式的字母)。
是的，这段代码工作起来很轻松。这里索引0指的是日期列的索引。
df = pd.read_csv(filepath, parse_dates=[0], infer_datetime_format = True)
你可以在pandas.read_csv()的文档中使用pandas.to_datetime():
如果列或索引包含不可解析的日期，则整个列 或index将作为对象数据类型原封不动地返回。为 非标准的日期时间解析，使用pd。pd.read_csv后的To_datetime。
演示:
>>> D = {'date': '2013-6-4'}
>>> df = pd.DataFrame(D, index=[0])
>>> df
date
0 2013-6-4
>>> df.dtypes
date object
dtype: object
>>> df['date'] = pd.to_datetime(df.date, format='%Y-%m-%d')
>>> df
date
0 2013-06-04
>>> df.dtypes
date datetime64[ns]
dtype: object
分别以日期和时间格式读取现有字符串列
pd.read_csv('CGMData.csv', parse_dates=['Date', 'Time'])
结果列
连接日期和时间的字符串列，并添加datetype对象的新列-删除原始列
如果要重命名新列名，则将字典作为 如下面的例子所示，新的列名将是键名， 如果作为列的列表传递，新的列名将是列表中传递的列名的组合，以_例如Date_Time分隔
# parse_dates={'given_name': ['Date', 'Time']}
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates=[['Date', 'Time']])
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates={'date_time': ['Date', 'Time']})
连接日期和时间的字符串列，并添加datetype对象的新列和保留原始列
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates=[['Date', 'Time']], keep_date_col=True)
想要更改从csv读取的日期和时间的格式
parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pd.read_csv('path', date_parser=parser, parse_dates=['date', 'time'])
不，在pandas中没有办法自动识别日期列。
Pandas在类型推断方面做得很差。它基本上把大多数列作为泛型对象类型，除非你手动绕过它。使用上面提到的parse_dates参数。
如果您想自动检测列类型，则必须使用单独的数据分析工具，例如。然后将推断的类型转换或反馈回DataFrame构造函数(例如。对于dates和from_csv，使用parse_dates参数)。
