Python 3.x 如何使用Pandas解析时区Datetime对象

因此，简单地说： 列中的日期如下：“2000-05-30 17:27:00-05:00”

我尝试了自定义解析器：

custom_parser = lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S-%z")
data = pd.read_csv('eurusd_2.csv', parse_dates=[0], date_parser=custom_parser, parse_dates=True)

但这不起作用；我认为这是由于“：“在时区”-05:00”-有解决方案吗

是否有一种方法可以指定时区格式，类似于如何指定年/月/日格式

多谢各位

C

简单的：

df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['data'], sep='\s\s+')

似乎有效<代码>df['data']是：

0   2000-05-30 17:27:00-05:00
1   2000-05-30 17:35:00-05:00
2   2000-05-30 17:38:00-05:00
3   2000-05-30 17:43:00-05:00
4   2000-05-30 17:44:00-05:00
Name: data, dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(-300)]

可能您的数据包含一些不规则性。

简单的：

df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['data'], sep='\s\s+')

似乎有效<代码>df['data']是：

0   2000-05-30 17:27:00-05:00
1   2000-05-30 17:35:00-05:00
2   2000-05-30 17:38:00-05:00
3   2000-05-30 17:43:00-05:00
4   2000-05-30 17:44:00-05:00
Name: data, dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(-300)]

也许你的数据有一些不规则之处