在pandas csv阅读器中的日期转换 [英] Date conversion in pandas csv reader

问题描述

 来自StringIO import StringIO 
 import datetime as dt 
 import pandas as pd 
 
 def addtime（temp）：
 temp =（temp）+（dt.timedelta（hours = 16））
 return（temp）
 
 data =\ 
 '12 -31-2012' ，5100，5200 
 '01 / 1/2013'，5300,5400
 
 tdata = pd.read_csv（StringIO（data），
 names = '，'field1'，'field']，index_col = None，
 parse_dates = ['date']，header = None）
 
 print tdata 
 
 old_date = tdata.ix [0，'date'] 
 print'old date ='，old_date 
 new_date = addtime（old_date）
 print'new date ='，new_date 
 
＃date field1 field 
＃0 2012-12-31 00:00:00 5100 5200 
＃1 2013-01-01 00:00:00 5300 5400 
 #old date = 2012-12-31 00:00:00 
 #new date = 2012-12-31 16:00:00 
  

我想在每个日期添加16小时作为Pandas CSV阅读器的一部分。但我不知道如何添加一个parse_dates =的工作原理。示例代码执行正确的操作，只是不是以所需的方式。帮助将不胜感激。

解决方案

使用 date_parser 参数。通常，默认为 dateutil.parser.parse ，但您可以指定一个自定义函数（如 addtime ），它不仅解析日期字符串，而且还添加 timedelta 。

 从StringIO import StringIO 
导入datetime为dt 
导入pandas为pd 
导入dateutil.parser作为解析器
 
 def addtime（temp）：
 temp = parser.parse（temp）+ dt.timedelta（hours = 16）
 return temp 
 
 data =\ 
 '12 -31-2012' ，5100，5200 
 '01 / 1/2013'，5300,5400
 
 tdata = pd.read_csv（StringIO（data），
 names = '，'field1'，'field']，index_col = None，
 parse_dates = ['date']，header = None，date_parser = addtime）
 
 print tdata 
  
 
 
 
产生
  field1字段
 0 2012-12-31 16:00:00 5100 5200 
 1 2013-01-01 16:00:00 5300 5400 
  
 
from StringIO import StringIO
import datetime as dt
import pandas as pd

def addtime(temp):
    temp = (temp) + (dt.timedelta(hours  =16))
    return(temp)

data = """\
    '12-31-2012',5100, 5200
    '01/1/2013',5300,5400"""

tdata = pd.read_csv(StringIO(data),
    names =    ['date', 'field1', 'field'], index_col = None,
    parse_dates =['date'], header= None)

print tdata

old_date = tdata.ix[0,'date']
print 'old date =',old_date
new_date = addtime(old_date)
print 'new date =',new_date

#                 date  field1  field
#0  2012-12-31 00:00:00    5100   5200
#1  2013-01-01 00:00:00    5300   5400
#old date = 2012-12-31 00:00:00
#new date = 2012-12-31 16:00:00
I would like to add 16 hours to each date as part of the Pandas CSV reader. but I can't figure out how to add a "parse_dates=" that works.  The sample code performs the operation correctly, just not in the desired manner. Help would be appreciated. 
解决方案
Use the date_parser parameter. Ordinarily, that defaults to dateutil.parser.parse, but you can specify a custom function (such as addtime, below) which not only parses the date string but also adds a timedelta as well.
from StringIO import StringIO
import datetime as dt
import pandas as pd
import dateutil.parser as parser

def addtime(temp):
    temp = parser.parse(temp) + dt.timedelta(hours=16)
    return temp

data = """\
    '12-31-2012',5100, 5200
    '01/1/2013',5300,5400"""

tdata = pd.read_csv(StringIO(data),
    names = ['date', 'field1', 'field'], index_col = None,
    parse_dates =['date'], header= None, date_parser=addtime)

print tdata
yields
                  date  field1  field
0  2012-12-31 16:00:00    5100   5200
1  2013-01-01 16:00:00    5300   5400


                        
这篇关于在pandas csv阅读器中的日期转换的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！