Pandas 如何在read_csv中指定日期时间格式

我有一个文件，其中每行的格式如下：

YYYY-MM-DD-HH-MM-SS  uint64 float64 float64 uint64

我读了这本书：

pd.read_csv('file.txt', sep=' ', header=None, index_col=0, names= ('C1', 'C2', 'C3', 'C4'), use_unsigned=True, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)

构造的日期时间不正确。

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我可以指定确切的格式吗？

我找到了这个方法

f = lambda s: datetime.datetime.strptime(s,'%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
pd.read_csv('file.txt', sep=' ', header=None, index_col=0, names= ('C1', 'C2', 'C3', 'C4'), use_unsigned=True, date_parser=f)

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这很有效

您可以将解析正确格式的函数传递给

读取csv

的

日期解析器

kwarg，但另一个选项是在读取时不解析日期，而是在读取后使用

到日期时间

（此函数允许指定格式，并且比自定义的

date\u解析器

函数更快）：

df = pd.read_csv('file.txt', sep=' ', header=None, index_col=0, names= ('C1', 'C2', 'C3', 'C4'), use_unsigned=True)
df.index = pd.to_datetime(df.index, format="%Y-%m-%d-%H-%M-%S")