Python pandas.to_csv.rstrip未正确解析时间日期。[熊猫][蟒蛇]

在我的.csv文件中遇到了一些问题。在我的csv文件中，默认日期的格式为单元格内的

1/12/2011 0:00

，但当我高亮显示单元格时，将显示

1/12/2011 12:00:00 AM

。我试图做的是从多个列中删除

0:00（12:00:00am）

。我试图使用

.rstrip

调用来纠正这个问题。下面是我的代码，它会编译，但不会删除.csv文件中的

0:00

或now默认值

1/12/2011 12:00:00 AM

。我不知道如何着手解决这个问题，任何建议都会受到欢迎。谢谢

第一次尝试：

df = pd.read_excel ('.xlsx', header=None)
df.to_csv('.csv', header=None, index=False)
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 0:00")
df = pd.read_csv('.xlsx', index_col=[5,8,12], date_parser=dateparse)

第二次尝试：

df = pd.read_excel ('.xlsx', header=None)
df.to_csv('.csv', header=None, index=False)
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 12:00:00 AM")
df = pd.read_csv('.xlsx', index_col=[5,8,12], date_parser=dateparse)

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注意：正如您所看到的，我正在从.xlsx转换为.csv，并认为一旦使用.csv格式，更正日期会更容易。此外，在.xlsx文件中，日期列的格式不是时间，因此我不确定发生了什么

首先，您可以使用

dateutil.pareser

中的

parse

将其从format函数中排除：

from dateutil.parser import parse  
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y')

或者，如果您想继续使用您的方法，则小时格式为2位数而不是1位数，因此请按如下所示剥离

00:00

not

0:00

：

dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 00:00")

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为什么不从datestring中执行x[0，-5]子字符串之类的操作？您好，我发现了一些可能有用的新信息。此外，我尝试了你的方法，但没有成功。对上述新获得的信息有何建议？谢谢@iDrwishI编辑了从

dateutil

导入

parse

的答案。你能给我解释一下为什么它不起作用吗？