Python 是否可以在pandas read_csv中向lambda函数传递额外参数

我正在使用

pandas

中的

read\u csv（）

函数，lambda

date\u解析器的选项经常退出，我想知道是否可以将参数传递给这个labda函数

这是我设置格式字符串的一个最小示例：

import pandas as pd

def date_parser_1(value, format_string='%Y.%m.%d %H:%M:%S'):
    return pd.to_datetime(value, format=format_string)

df = pd.read_csv(file,
             parse_dates=[1], 
             date_parser=date_parser_1 #args('%Y-%m-%d %H:%M:%S')                    
            )
print(df)

我确实知道，
pandas
有一个
infere\u datetime\u格式
标志，但这是一个问题，我们只是在寻找一个自定义的
date\u解析器
欢迎使用部分函数的魔力

def outer(outer_arg):
    def inner(inner_arg):
        return outer_arg * inner_arg    
    return inner

fn = outer(5)
print(fn(3))

基本上，您在函数中定义函数，并将该内部函数作为结果返回。在这种情况下，我调用
outer（5）
，这意味着我现在有一个分配给
fn
的函数，我可以多次调用该函数，每次它都会执行内部函数，但在闭包中使用
outer_arg

因此，在你的情况下：

def dp1_wrapper(format_string):
    def date_parser_1(value):
        return pd.to_datetime(value, format=format_string)
    return date_parser_1


df = pd.read_csv(file,
    parse_dates=[1],
    date_parser=dp1_wrapper('%Y.%m.%d %H:%M:%S')
)

一旦您了解了它的工作原理，就会有一个快捷实用程序：

from functools import partial 

df = pd.read_csv(file,
    parse_dates=[1],
    date_parser=partial(date_parser_1, format='%Y.%m.%d %H:%M:%S')
)

论点是什么？您能否使用闭包动态生成函数？我假设您在导入失败时提出了这个问题。这可能是由混合格式引起的。也许您可以查看csv文件，还可以使用错误处理程序，如中所示，或者pd.read\u csv（）.Wow中的“error\u bad\u lines=False”选项。这看起来很简单。还有一个内置版本叫做@hampus larsson。我总是喜欢先手动告诉人们部分函数，否则它看起来就像真正的魔法<代码>从functools导入部分

而不是重新实现相同的功能？@dpwrussell我不同意这种观点。特别是，当文档中已经有了解释和示例时。