如何在Julia中将字符串序列转换为日期时间序列

我有一个csv文件，如下所示

20×2 DataFrame
│ Row │ Id    │ Date       │
│     │ Int64 │ String     │
├─────┼───────┼────────────┤
│ 1   │ 1     │ 01-01-2010 │
│ 2   │ 2     │ 02-01-2010 │
│ 3   │ 3     │ 03-01-2010 │
│ 4   │ 4     │ 04-01-2010 │
│ 5   │ 5     │ 05-01-2010 │
│ 6   │ 6     │ 06-01-2010 │
│ 7   │ 7     │ 07-01-2010 │
│ 8   │ 8     │ 08-01-2010 │
│ 9   │ 9     │ 09-01-2010 │
│ 10  │ 10    │ 10-01-2010 │
│ 11  │ 11    │ 11-01-2010 │
│ 12  │ 12    │ 12-01-2010 │
│ 13  │ 13    │ 13-01-2010 │
│ 14  │ 14    │ 14-01-2010 │
│ 15  │ 15    │ 15-01-2010 │
│ 16  │ 16    │ 16-01-2010 │
│ 17  │ 17    │ 17-01-2010 │
│ 18  │ 18    │ 18-01-2010 │
│ 19  │ 19    │ 19-01-2010 │
│ 20  │ 20    │ 20-01-2010 │

读取csv文件后，

date

列位于

String

类型中。如何从外部将字符串序列转换为日期时间序列。在Julia中，数据帧并没有谈论任何关于时间序列的内容。 如何从外部将序列或向量转换为日期时间格式？

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在读取CSV文件时，我是否可以提及timeseries列？

在读取CSV文件时，您可以在CSV.jl中指定

dateformat

kwarg：

CSV.File("your_file_name.csv", dateformat="dd-mm-yyyy") |> DataFrame

另一方面，如果您的数据帧被称为

df

，则在您的情况下，要将

字符串

转换为

日期

，请使用：

using Dates
df.Date = Date.(df.Date, "dd-mm-yyyy")

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是否有任何特定的TimeSeries分析文档？如果我能得到链接就太好了。由于我的大部分数据都是时间序列，所以我想对文档进行详细查看。在Base中有一个

Dates

模块：。还有一个包（请注意，它是一种特定的容器类型，因此如果您使用它，可能不需要DataFrames.jl）。这里描述了

TimeArray

和

DataFrame

之间的集成。我还有一个问题，为什么每次导入包或执行某些操作都需要日志时间来执行？这是自然的还是我必须在我的机器上做的事情。我猜这是在编译或做其他事情。与Pythion不同，Julia不是一种脚本语言，它执行编译。你能解释一下这种行为吗？如果你愿意，我也可以把这个问题单独提出来。如果你想知道细节的话，我认为单独提一个问题是值得的。简言之，您是对的，第一次使用特定签名调用某个函数时，它就会被编译。每个签名只发生一次。这是核心开发人员为减少延迟而积极进行的工作。现在已经有了一个减少使用的选项，但它不是每个用例的完整解决方案。请注意，例如，

统计数据

或

日期

等标准库不存在这种延迟，因为它使用这种方法。我将把它作为一个单独的问题来创建，因为我想详细了解Julia是如何工作的。我将提出一些详细的用例，我们将在一个新的线程上再次讨论。