Python 转换csv列数据类型

我有一个csv表，有两列：

科目、考试日期
数学，4/13/2017
物理学，4/15/2016
英语，42936

在本例中，

42936

实际上是

7/20/2017

。由于Excel单元格数据类型为常规，因此该值更改为

42936

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我有一个python脚本来读取这个csv文件。现在，在将csv文件读入数据帧时，我需要将

Exam\u date

列类型转换为日期。您可以使用

xlrd.xldate\u as\u tuple

将数字转换为日期tuple，然后馈送到

datetime

模块：

import datetime
import xlrd
df=pd.read_csv('test.csv')
converted_date = [ e if '/' in e else datetime.datetime(*xlrd.xldate_as_tuple(int(e),0)) for e in df["Exam_Date"] ]
df["Exam_Date"] = converted_date
df

df将是：

    Subject Exam_Date
0   Maths   2017-04-13
1   Physics 2016-04-15
2   English 2017-07-20

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您可以使用

xlrd.xldate\u as\u tuple

将数字转换为日期tuple，然后馈送到

datetime

模块：

import datetime
import xlrd
df=pd.read_csv('test.csv')
converted_date = [ e if '/' in e else datetime.datetime(*xlrd.xldate_as_tuple(int(e),0)) for e in df["Exam_Date"] ]
df["Exam_Date"] = converted_date
df

df将是：

    Subject Exam_Date
0   Maths   2017-04-13
1   Physics 2016-04-15
2   English 2017-07-20

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您可以使用

转换器

import xlrd
In [44]: def converter(x):
    ...:     try:
    ...:         return xlrd.xldate.xldate_as_datetime(int(x), 0)
    ...:     except (ValueError, TypeError):
    ...:         return x
    ...:     

In [45]: pd.read_csv('test.csv', converters={'Exam_Date': converter})
Out[45]: 
   Subject  Exam_Date
0    Maths 2017-04-13
1  Physics 2016-04-15
2  English 2017-07-20

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您可以使用

转换器

import xlrd
In [44]: def converter(x):
    ...:     try:
    ...:         return xlrd.xldate.xldate_as_datetime(int(x), 0)
    ...:     except (ValueError, TypeError):
    ...:         return x
    ...:     

In [45]: pd.read_csv('test.csv', converters={'Exam_Date': converter})
Out[45]: 
   Subject  Exam_Date
0    Maths 2017-04-13
1  Physics 2016-04-15
2  English 2017-07-20

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只需使用带分隔符的read_table和literal_eval作为函数来转换相关列中的值

recipes = pd.read_table("\souravD\PP_recipes.csv", sep=r',', names=["id", "i", "name_tokens", "ingredient_tokens", "steps_tokens", "techniques","calorie_level","ingredient_ids"], converters = {'name_tokens' : literal_eval, 'ingredient_tokens' : literal_eval, 'steps_tokens' : literal_eval, 'techniques' : literal_eval, 'ingredient_ids' : literal_eval},header=0)

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只需使用带分隔符的read\u table和literal\u eval作为函数来转换相关列中的值即可

recipes = pd.read_table("\souravD\PP_recipes.csv", sep=r',', names=["id", "i", "name_tokens", "ingredient_tokens", "steps_tokens", "techniques","calorie_level","ingredient_ids"], converters = {'name_tokens' : literal_eval, 'ingredient_tokens' : literal_eval, 'steps_tokens' : literal_eval, 'techniques' : literal_eval, 'ingredient_ids' : literal_eval},header=0)

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一个相关问题。如果我想将新值写入同一个csv文件。我该怎么做？@hr02您可以在数据框df中添加新行，然后使用函数中的“注意：set index=False”将新数据框写入csv文件。一个相关问题。如果我想将新值写入同一个csv文件。我该怎么做？@hr02您可以在数据帧df中添加新行，然后使用函数中的注释set index=False将新数据帧写入csv文件。