Python 如何使用用户特定的日期格式对数据集进行属性分析

我有一个像这样的dataset.csv文件

time, cost,volume,valid
Fri May 19 10:00:00 PDT 2017, 9.1,3.2,True
Fri May 19 11:03:09 PDT 2017, 5.2,4.2,False

请帮助分析此数据集，使其数据类型为：column1:date、column2:float、column3:float、column4:boolean

谢谢 CG

您可以与参数

skipinitialspace

和

parse_dates

一起使用：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""time, cost,volume,valid
Fri May 19 10:00:00 PDT 2017, 9.1,3.2,True
Fri May 19 11:03:09 PDT 2017, 5.2,4.2,False"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp), skipinitialspace=True, parse_dates=[0])
print (df)
                 time  cost  volume  valid
0 2017-05-19 10:00:00   9.1     3.2   True
1 2017-05-19 11:03:09   5.2     4.2  False

print (df.dtypes)
time      datetime64[ns]
cost             float64
volume           float64
valid               bool
dtype: object

---

好的，它和样品配合得很好。它也适用于真实数据？