Python 在使用pandas读取.csv文件时指定时间戳语法格式？

我有一个.csv文件，其中包含由数据记录器创建的数千个条目

格式大致如下：

time                | data
01/07/2015 12:25:45 | 356.24
01/07/2015 12:25:50 | 357.24
01/07/2015 12:25:55 | 351.24
01/07/2015 12:26:00 | 357.20
01/07/2015 12:26:05 | 356.32
...

当我用熊猫读文件时

import pandas as pd
df = pd.read_csv(filename,  parse_dates=True, infer_datetime_format=True)

由于某种原因，某些日期识别错误，因此我想手动指定日期格式字符串，即de格式字符串

format\u str='%d/%m/%Y%H:%m:%S'

我该怎么做呢？

不仅接受

parse\u dates=

参数，还接受

date\u parser=

参数。使用

date\u parser=

参数，您可以为解析日期指定自己的函数

像这样：

def myparser(x):
    return datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(filename,  parse_dates=True, date_parser=myparser)

这将确保您的日期总是仅以该格式解析

最好在读取csv时解析日期，而不是之后，因为您不必先将所有字符串加载到内存中，然后再转换它们，而是动态地转换它们

---

它的内存效率更高。

您可以在后处理步骤中执行此操作，因此不要传递args

parse_dates

和

expert_datetime_format

然后在加载do

df['time']=pd.to_datetime（df['date']，format='%d/%m/%Y%H:%m:%S'）

之后，日期解析器通常足够健壮，可以处理此问题，你能举个例子说明哪里出了问题吗？首先，它可能是无效数据。我会试试看，然后再回来。我将发布两个结果的示例。完全同意，但我需要先加载它，因为我正在为猴子制作一个应用程序，而猴子不知道它们在做什么，特别是谈论日期的格式。