Python-将单独的日期时间列解析为一个

我正在尝试将6个datetime列解析为.dat文件中的一个WithTime列。我已经试过了，但还是会出错。我的文件如下所示：

YYYY MM DD HH MM SS Julday a b c d
Lat                        35...
Lon                        -120...
Elev                       680
2015 10 09 00 00 30 235.34 3 4 2 6
...

我大约有400行。我希望6个datetime列采用通常的方式，如2013-10-09 00:00:30

我试过这个例子：

dat-file = pd.read_csv('C:/.../myfile.dat', header=4, sep='\s+\s', parse_dates=[[0]])

但我得到了错误信息：

ValueError: New date column already in dict 2013 10 20 00 47 30

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我是python新手，还没有使用过熊猫。读取带有

pd.read\u csv

的.dat文件可能有问题？谢谢

嗨。这里有两个错误：1。当

read\u csv

中的

header

参数是一个整数时，比如说

n

，它将第

n

行作为头。因此，在您的例子中，它将以第四行作为标题，但事实并非如此。2.

parse_dates

参数的正确值是

[range（6）]

，这使得pandas将前六列合并为一个datetime列。前三列之后是否重复不对齐行？非常感谢@Jaidev Deshpande。我现在尝试将熊猫导入为pd df=pd.read\u csv（'C:/…/myfile.dat'，header=1，sep='\s+\s'，parse\u dates=（[range（6）]）但我没有得到任何回应，什么也没有发生。第一行是我的标题行，我不需要第二、第三和第四行，所以我需要跳过这些。@WoodChopper:对不起，你是什么意思？我稍微编辑了我的问题。我不需要第二、第三和第四行。标题是

YYYY-MM-DD HH-MM-SS-Julday a b c d

aligning row是

2015 10 09 00 00 30 235.34 3 4 2 6

对吗？