当将两个列合并为单个datetime列时，接受的答案将生成一个错误(pandas版本0.20.3)，因为列分别发送给date_parser函数。

以下工作:

def dateparse(d,t):
    dt = d + " " + t
    return pd.datetime.strptime(dt, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)

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

加载csv文件时包含日期列。我们有两种方法来制作熊猫 识别日期列，即

熊猫显式识别格式通过arg date_parser=mydateparser Pandas隐式识别agr infer_datetime_format=True的格式

一些日期列数据

01/01/18

01/02/18

这里我们不知道前两件事，可能是月，也可能是日。在这种情况下，我们要用 方法1: 显式传递格式

    mydateparser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%m/%d/%y")
    df = pd.read_csv(file_name, parse_dates=['date_col_name'],
date_parser=mydateparser)

方法2:—隐式或自动识别格式

df = pd.read_csv(file_name, parse_dates=[date_col_name],infer_datetime_format=True)

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)。

Pandas read_csv方法非常适合解析日期。完整的文档请访问http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html

你甚至可以在不同的列中有不同的日期部分，并传递参数:

parse_dates : boolean, list of ints or names, list of lists, or dict
If True -> try parsing the index. If [1, 2, 3] -> try parsing columns 1, 2, 3 each as a
separate date column. If [[1, 3]] -> combine columns 1 and 3 and parse as a single date
column. {‘foo’ : [1, 3]} -> parse columns 1, 3 as date and call result ‘foo’

The default sensing of dates works great, but it seems to be biased towards north american Date formats. If you live elsewhere you might occasionally be caught by the results. As far as I can remember 1/6/2000 means 6 January in the USA as opposed to 1 Jun where I live. It is smart enough to swing them around if dates like 23/6/2000 are used. Probably safer to stay with YYYYMMDD variations of date though. Apologies to pandas developers,here but i have not tested it with local dates recently.

可以使用date_parser参数传递一个函数来转换格式。

date_parser : function
Function to use for converting a sequence of string columns to an array of datetime
instances. The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion.