除了其他回复所说的，如果必须解析具有数十万个时间戳的非常大的文件，date_parser可能会成为一个巨大的性能瓶颈，因为它是一个每行调用一次的Python函数。您可以通过在解析CSV文件时将日期保存为文本，然后将整个列一次性转换为日期来获得相当大的性能改进:

# For a data column
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']})

df['mydatetime'] = pd.to_datetime(df['mydatetime'], exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# For a DateTimeIndex
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']}, index_col='mydatetime')

df.index = pd.to_datetime(df.index, exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# For a MultiIndex
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']}, index_col=['mydatetime', 'num'])

idx_mydatetime = df.index.get_level_values(0)
idx_num = df.index.get_level_values(1)
idx_mydatetime = pd.to_datetime(idx_mydatetime, exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([idx_mydatetime, idx_num])

在我的用例中，一个文件有200k行(每行一个时间戳)，这将处理时间从大约一分钟缩短到不到一秒。

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)。

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.

也许自从@Rutger回答之后，pandas接口已经改变了，但在我使用的版本(0.15.2)中，date_parser函数接收的是日期列表，而不是单个值。在这种情况下，他的代码应该像这样更新:

from datetime import datetime
import pandas as pd

dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in dates]
    
df = pd.read_csv('test.dat', parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)

由于最初的提问者说他想要日期，而日期是2013-6-4格式，dateparse函数应该是:

dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in dates]

是的——根据熊猫的说法。read_csv文档:

注意:对于iso8601格式的日期存在快速路径。

因此，如果您的csv有一个名为datetime的列，日期看起来像2013-01-01T01:01，例如，运行这个将使pandas(我在v0.19.2)自动获取日期和时间:

Df = pd.read_csv('test.csv'， parse_dates=['datetime'])

请注意，您需要显式地传递parse_dates，否则它无法工作。

验证:

df.dtypes

您应该看到该列的数据类型是datetime64[ns]

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