读取带有时间戳列的csv和pandas [英] Reading a csv with a timestamp column, with pandas

问题描述

执行时：

  import pandas 
x = pandas.read_csv（'data.csv'，parse_dates = True ，index_col ='DateTime'，
 names = ['DateTime'，'X']，header = None，sep =';'）
  

与此 data.csv 档案：

  1449054136.83; 15.31 
 1449054137.43; 16.19 
 1449054138.04; 19.22 
 1449054138.65; 15.12 
 1449054139.25; 13.12 
  pre> 
 
 
（第一列是UNIX时间戳，即自1970年1月1日以来经过的秒数），当每15秒重新采样数据时， c $ c> x.resample（'15S'）：
  TypeError：仅在DatetimeIndex ，TimedeltaIndex或PeriodIndex 
  
这是因为datetime信息尚未解析：
  X 
 DateTime 
 1.449054e + 09 15.31 
 1.449054e + 09 16.19 
 ... 
  
 如何导入.CSV，日期存储为pandas模块的时间戳？ 
 
 
 
然后，一旦我能够导入CSV，如何访问行的日期> 2015-12-02 12:02:18 
解决方案
我的解决方案与Mike的类似：
  import pandas 
 import datetime 
 def dateparse（time_in_secs）：
 return datetime.datetime.fromtimestamp（float（time_in_secs））
 
x = pandas.read_csv（'data.csv'，delimiter =';'，parse_dates = True，date_parser = dateparse，index_col ='DateTime'，names = ['DateTime'，'X']，header = None） 
 
 out = x.truncate（before = datetime.datetime（2015,12,2,12,2,18））
  
 
When doing:
import pandas
x = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='DateTime', 
                                names=['DateTime', 'X'], header=None, sep=';')
with this data.csv file:
1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;15.12
1449054139.25;13.12
(the 1st colum is a UNIX timestamp, i.e. seconds elapsed since 1/1/1970), I get this error when resampling the data every 15 second with x.resample('15S'):
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex
It's like the "datetime" information has not been parsed:
                 X
DateTime      
1.449054e+09  15.31                
1.449054e+09  16.19
...
How to import a .CSV  with date stored as timestamp with pandas module?


Then once I will be able to import the CSV, how to access to the lines for which date > 2015-12-02 12:02:18 ?
解决方案
My solution was similar to Mike's:
import pandas
import datetime
def dateparse (time_in_secs):    
    return datetime.datetime.fromtimestamp(float(time_in_secs))

x = pandas.read_csv('data.csv',delimiter=';', parse_dates=True,date_parser=dateparse, index_col='DateTime', names=['DateTime', 'X'], header=None)

out = x.truncate(before=datetime.datetime(2015,12,2,12,2,18))


                        
这篇关于读取带有时间戳列的csv和pandas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！