Python 错误：时间数据'；20160101-000000'；与格式不匹配'；%YYYY%mm%dd-%HH%mm%SS'；

我搜索了这么多，发现的问题似乎不包括我的情况。我遵循了使用Jupyter Python笔记本中的指令编写的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime
to_datetime = lambda d: datetime.strptime(d, '%YYYY%mm%dd-%HH%MM%SS')
pd1 = pd.read_csv(r'c:\am\shared-2\topandas.txt',sep=':',header=None, names  = ['a','b','c','d'], parse_dates=[1], converters={'a': to_datetime}, index_col = 'a')
#pd2 = pd1.to_datetime (pd1.)
pd1

我有错误

ValueError:时间数据“20160101-000000”的格式不匹配 “%YYYY%mm%dd-%HH%mm%SS”

我在看我的表情，看不出我犯了什么错误

完整错误如下：

ValueError回溯（最近的调用 最后）在 1从datetime导入datetime 2 to_datetime=lambda d:datetime.strtime（d，“%YYYY%mm%dd-%HH%mm%SS”） ---->3 pd1=pd.read_csv（r'c:\am\shared-2\topandas.txt'，sep='：'，header=None，name =['a'、'b'、'c'、'd']，解析日期=[1]，转换器={'a'：到日期时间}） 4#pd2=pd1.to#u日期时间（pd1.） 5 pd1

中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers.py 解析器f（文件路径或缓冲区、sep、分隔符、头、名称、索引列、， usecols、squeeze、prefix、mangle_dupe_cols、数据类型、引擎、转换器、， 真值、假值、skipinitialspace、SkipProws、skipfooter、， nrows，不适用值，保留默认值，不适用筛选器，详细， 跳过空白行，解析日期，推断日期时间格式，保留日期列， date_解析器、dayfirst、迭代器、chunksize、压缩、千、， 十进制，行终止符，引号，引号，双引号，转义， 注释、编码、方言、元组、错误行、， 警告错误行、删除空白、内存不足、内存映射、， 浮点数（精度） 700跳过空白行=跳过空白行） 701 -->702返回读取（文件路径或缓冲区，kwds） 703 704语法分析器f.名称=名称

中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers.py _读取（文件路径或缓冲区，kwds） 433 434尝试： -->435 data=parser.read（nrows） 436最后： 437解析器.close（）

中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers.py 读取（self，nrows）1137 def读取（self，nrows=None）：1138
nrows=\u验证\u整数（'nrows'，nrows） ->1139 ret=自身。引擎读取（nrows）1140 1141可更改列/列目录

中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\io\parsers.py 读取（self，nrows）1993 def读取（self，nrows=None）：1994
尝试： ->1995年数据=self.\u reader.read（nrows）1996年，除了停止迭代：1997年，如果self.\u第一块：

pandas/_libs/parsers.pyx在pandas中。_libs.parsers.textleader.read（）

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory（）

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows（）

pandas/_libs/parsers.pyx in pandas.\u libs.parsers.TextReader.\u convert\u column\u data（）

pandas/_libs/parsers.pyx在pandas中。_libs.parsers._apply_converter（）

在（d）项中 1从datetime导入datetime ---->2 to_datetime=lambda d:datetime.strtime（d，“%YYYY%mm%dd-%HH%mm%SS”） 3 pd1=pd.read_csv（r'c:\am\shared-2\topandas.txt'，sep='：'，header=None，name =['a'、'b'、'c'、'd']，解析日期=[1]，转换器={'a'：到日期时间}） 4#pd2=pd1.to#u日期时间（pd1.） 5 pd1

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\u strptime.py in\u strptime\u datetime（cls， 数据（字符串、格式） 575“”根据输入字符串和 576格式字符串。”“” -->577 tt，分数，gmtoff\u分数=\u strTime（数据字符串，格式） 578 tzname，gmtoff=tt[-2:] 579 args=tt[：6]+（分数，）

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\u strptime.py in_strptime（数据字符串， 格式） 357如果未找到： 358 raise VALUERROR（“时间数据%r与格式%r不匹配”% -->359（数据字符串，格式）） 360 if len（数据字符串）！=已找到。结束（） 361 raise VALUE ERROR（“未转换的数据剩余：%s”%

ValueError:时间数据“20160101-000000”的格式不匹配 “%YYYY%mm%dd-%HH%mm%SS”

---

此处有必要将格式更改为仅使用一个字母，同时检查：

另一个类似的解决方案：

to_datetime = lambda d: pd.to_datetime(d, format='%Y%m%d-%H%M%S')

---

您的错误是，

%Y

匹配一个4位数的年份-因此，给出

%yyy

实际上是匹配“4位数的年份，后跟三个Y”。其他年份也是如此

---

请改为尝试以下格式字符串：

%Y%m%d-%H%m%S

我在thanx没有看到

%yyy

，我使用python很久了：-）thanx，我使用python很久了：-）

to_datetime = lambda d: pd.to_datetime(d, format='%Y%m%d-%H%M%S')