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(parse_dates) pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明 pandas 中 CSV 文件解析日期 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-29) 32次浏览 已收录

(parse_dates) pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明

pandas 中,pd.read_csv() 函数可以被用来从 CSV 文件读取数据,并将其转换为 DataFrame 对象。在这其中,parse_dates 参数被用来控制是否应将某些列解析为日期。

parse_dates 参数的用法如下:

  • parse_dates = bool: 如果是 True,尝试解析所有列。如果是 False,默认不解析日期。默认值为 False。
  • parse_dates = list: list 中的元素是要解析为日期的列名。例如, parse_dates=['date_column_name']
  • parse_dates = dictionary: 字典的键是待创建并解析为日期的列,字典的值是列名列表组合成日期。例如,假设我们有 ‘Day’, ‘Month’, ‘Year’ 三列,我们可以将这三列组合为一个日期,如下设置 {‘new_date’ : ['Day', 'Month', 'Year']}

下为一个使用例子:

import pandas as pd

# 对数据进行读取, 并将 'date' 列作为日期解析
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['date'])

# 打印数据类型信息,可以检查所有列的数据类型,确认 'date' 列已经被正确地解析为 datetime 类型
print(df.dtypes)

在这个例子中:

  • 我们首先导入 pandas 模块。
  • 使用 pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件,同时使用 parse_dates 参数指示 pandas 将名为 ‘date’ 的列解析为日期。
  • 最后打印 DataFrame 中所有列的数据类型,确认 ‘date’ 列已经被正确地解析为 datetime 类型。

需要注意,此操作需要 ‘date’ 列中的数据满足一定的日期格式(如 YYYY-MM-DD),否则可能出错或解析结果不准确。
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