Linux 向CSV文件中的所有行添加2小时-CentOS

我有一个以下格式的CSV文件

YYYY-mm-dd HH:MM:SS     Some commentary text 
YYYY-mm-dd HH:MM:SS     Some commentary text 
YYYY-mm-dd HH:MM:SS     Some commentary text 
YYYY-mm-dd HH:MM:SS     Some commentary text 

等等

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如何为每个日期条目添加2小时？我知道日期将在每行的前19个字符中。

快速肮脏解决方案：

while read line ; do OldDate="$(echo "$line"| awk '{print $1" "$2}')" ; NewDate=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" -d "$OldDate +2 hours"); echo "$line" | sed "s/$OldDate/$NewDate/g"   ; done < original.csv > modified.csv

读行时

；do OldDate=“$（echo“$line”| awk'{print$1”“$2}”；NewDate=$（日期“+%Y-%m-%d%H:%m:%S”-d“$OldDate+2小时”）；回显“$line”| sed“s/$OldDate/$NewDate/g”；完成modified.csv

评论：

• 这可能是一行代码（性能更好），为了（自我）理解，代码使用中间变量进行传播
• 使用gawk，而不是posix awk（无时间功能）
• 时间格式固定为您的示例
• 使用时间（历元）加法（以秒为单位）允许一天过去（21:59:59之后）

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您也可以在Python中完成

"""input
2017-01-01 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-02 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-03 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-04 12:00:00,Some commentary text 
"""
#said it was a csv, right :-)

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_csv("data.csv",names=[0,1])
df[0]=pd.to_datetime(df[0])+np.timedelta64(2,'h')
df.to_csv("/tmp/ans.csv",index=False,header=False)
"""
output looks like this:
2017-01-01 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-02 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-03 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-04 14:00:00,Some commentary text 
"""

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你已经试过什么了？这不是一个代码编写服务，但我们将帮助您改进一些您已经尝试过的东西。这是我正在编写的一个大脚本中缺少的一个小部分，该脚本旨在从Paradox数据库自动提取数据。我可以发布完整的脚本，但我看不出重点。我面临的唯一问题是，当我从悖论表中提取时，它会无缘无故地减去2小时。所以我想加上这两个小时。这是整个过程中唯一一个我不知道该怎么做的部分，即使我花了半天的时间研究了怎么做。@Mike3645，你应该解决问题的根源。问题很可能是由时区设置引起的。花一点时间编写一个小脚本，其中只包含您试图解决此特定问题的内容，这将使其他人更容易提供帮助。这对我来说很有效。运行起来需要一点时间，但是文件非常小，所以这个解决方案在我的例子中是有效的。

"""input
2017-01-01 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-02 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-03 12:00:00,Some commentary text 
2017-01-04 12:00:00,Some commentary text 
"""
#said it was a csv, right :-)

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_csv("data.csv",names=[0,1])
df[0]=pd.to_datetime(df[0])+np.timedelta64(2,'h')
df.to_csv("/tmp/ans.csv",index=False,header=False)
"""
output looks like this:
2017-01-01 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-02 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-03 14:00:00,Some commentary text 
2017-01-04 14:00:00,Some commentary text 
"""