使用numpy读取自定义格式的日期时间 [英] Read a custom formatted datetime with numpy

问题描述

我正在尝试从某些文件中加载时间序列数据.数据具有这种格式

I'm trying to load time series data from some files. The data has this format

04/02/2015 19:07:53.951,3195,1751,-44,-25

我正在使用此代码将整个文件作为numpy对象加载.

I'm using this code to load the whole file as a numpy object.

 content = np.loadtxt(filename, dtype={'names': ('timestamp', 'tick', 'ch', 'NodeI', 'Base'),
                                      'formats': ('datetime64[us]', 'i4', 'i4', 'i4', 'i4')}, delimiter=',', skiprows=27)

但是日期时间格式出现错误

but i got an error with the datetime format

ValueError: Error parsing datetime string "04/02/2015 19:07:53.951" at position 2

有一种简单的方法可以定义我正在读取的日期时间格式吗?有大量数据的文件，所以我尝试不超过一次地遍历文件.

there is an easy way to define the datetime format I'm reading? There files with a lot of data so I'm trying not to walk the file more than once.

推荐答案

使用converters参数以便将转换器函数应用于第一列上的数据:

Use the converters argument in order to apply a converter function to the data on the first column:

import datetime

def parsetime(v): 
    return np.datetime64(
        datetime.datetime.strptime(v, '%d/%m/%Y %H:%M:%S.%f')
    )

content = np.loadtxt(
    filename, 
    dtype={
        'names': ('timestamp', 'tick', 'ch', 'NodeI', 'Base'),
        'formats': ('datetime64[us]', 'i4', 'i4', 'i4', 'i4')
    }, 
    delimiter=',', 
    skiprows=27,
    converters={0: parsetime},
)

我假设您的数据文件使用的是D/M/Y，如果使用的是M/D/Y，请相应地调整格式字符串.

I assume your data file is using D/M/Y, adjust the format string accordingly if you are using M/D/Y.

这篇关于使用numpy读取自定义格式的日期时间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！