Pandas 熊猫从csv加载一天中的时间作为日期时间

我有一个如下格式的csv：

start,end,name
12:00:00,14:00:00,thomas
14:00:00,16:00:00,hans
16:00:00,18:00:00,toby
18:00:00,20:00:00,ken
20:00:00,22:00:00,lisa
22:00:00,00:00:00,joe

---

我如何告诉pandas将开始和结束视为日期时间，即使他们在加载csv时没有附加任何日期？

当您阅读csv时，您可以

解析日期

df = pd.read_csv(files, parse_dates=['start','end'], 
        date_parser=lambda x: pd.datetime(x).time())

另一种方法是使用

转换器

 cov = dict(start = pd.to_timedelta, end = pd.to_timedelta)
 df = pd.read_csv(files, converters = cov)

---

当您阅读csv时，您可以

parse_dates

df = pd.read_csv(files, parse_dates=['start','end'], 
        date_parser=lambda x: pd.datetime(x).time())

另一种方法是使用

转换器

 cov = dict(start = pd.to_timedelta, end = pd.to_timedelta)
 df = pd.read_csv(files, converters = cov)

---

您只需在调用

pd.read\u csv

时指定

parse\u dates=['start'，'end']

例如，如果您的数据位于名为“data.csv”的文件中，则此代码将作为日期时间加载

start

和

end

：

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['start', 'end'])

最简单的例子：

import pandas as pd

contents = """start,end,name
12:00:00,14:00:00,thomas
14:00:00,16:00:00,hans
16:00:00,18:00:00,toby
18:00:00,20:00:00,ken
20:00:00,22:00:00,lisa
22:00:00,00:00:00,joe"""

with open('data.csv', 'w') as f_handle:
    f_handle.write(contents)

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['start', 'end'])

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   start   6 non-null      datetime64[ns]
 1   end     6 non-null      datetime64[ns]
 2   name    6 non-null      object        
dtypes: datetime64[ns](2), object(1)
memory usage: 272.0+ bytes

给出：

                start                 end    name
0 2020-04-01 12:00:00 2020-04-01 14:00:00  thomas
1 2020-04-01 14:00:00 2020-04-01 16:00:00    hans
2 2020-04-01 16:00:00 2020-04-01 18:00:00    toby
3 2020-04-01 18:00:00 2020-04-01 20:00:00     ken
4 2020-04-01 20:00:00 2020-04-01 22:00:00    lisa
5 2020-04-01 22:00:00 2020-04-01 00:00:00     joe

---

如您所见，

pandas

假定时间是今天的日期。

您只需在调用

pd.read\u csv

时指定

parse\u dates=['start'，'end']

例如，如果您的数据位于名为“data.csv”的文件中，则此代码将作为日期时间加载

start

和

end

：

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['start', 'end'])

最简单的例子：

import pandas as pd

contents = """start,end,name
12:00:00,14:00:00,thomas
14:00:00,16:00:00,hans
16:00:00,18:00:00,toby
18:00:00,20:00:00,ken
20:00:00,22:00:00,lisa
22:00:00,00:00:00,joe"""

with open('data.csv', 'w') as f_handle:
    f_handle.write(contents)

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['start', 'end'])

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   start   6 non-null      datetime64[ns]
 1   end     6 non-null      datetime64[ns]
 2   name    6 non-null      object        
dtypes: datetime64[ns](2), object(1)
memory usage: 272.0+ bytes

给出：

                start                 end    name
0 2020-04-01 12:00:00 2020-04-01 14:00:00  thomas
1 2020-04-01 14:00:00 2020-04-01 16:00:00    hans
2 2020-04-01 16:00:00 2020-04-01 18:00:00    toby
3 2020-04-01 18:00:00 2020-04-01 20:00:00     ken
4 2020-04-01 20:00:00 2020-04-01 22:00:00    lisa
5 2020-04-01 22:00:00 2020-04-01 00:00:00     joe

---

正如你所看到的，

pandas

假设时间是今天的日期。

啊，快告诉我！当然，唯一的问题是，通过使用

pd.datetime.strtime

可以恢复为字符串。也许最好使用

pd.to\u datetime

并指定

格式

？啊，快告诉我！当然，唯一的问题是，通过使用

pd.datetime.strtime

可以恢复为字符串。也许最好使用指定了

格式的
pd.to\u datetime
？