Python 蟒蛇熊猫-日月混搭

我有一个'myfile.csv'文件，它有一个'timestamp'列，从

（2015年5月1日11:51:00）

结束于

（2015年5月7日23:22:00）

总时间为9727分钟

“myfile.csv”还有一个名为“a”的列，它是一些数值，每分钟内“a”有多个值，每个值都有一个到最近秒的唯一时间戳

我有如下代码

df = pd.read_csv('myfile.csv')
df = df.set_index('timestamp')
df.index = df.index.to_datetime()
df.sort_index(inplace=True)
df = df['A'].resample('1Min').mean()
df.index = (df.index.map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')))

我的问题是python似乎认为“时间戳”始于

（2015年5月1日11:51:00）

->1月5日

结束于

（2015年5月7日23:22:00）

->7月5日

但真正的“时间戳”是从

5月1日

最后在

5月7日

因此，上面的代码生成了一个包含261332行的数据帧，OMG，而实际上它应该只有9727行

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不知怎的，Python把月和日混为一谈，错误地解释了日期，我该如何处理呢？

您在问题中包含的日期格式似乎与strftime筛选器不匹配。请查看以修复字符串参数。 在我看来，应该是这样的：

'%d/%m/%Y %H:%M:%S'

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csv\u read

中有许多参数可以帮助您将日期从csv直接解析到数据框中。在这里，我们可以设置

parse_dates

，使用您想要作为日期的列，然后使用

dayfirst

。这默认为

false

，因此，假设日期在第一列中，下面的操作应该是您想要的

df = pd.read_csv('myfile.csv', parse_dates=[0], dayfirst=True)

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如果dates列不是第一行，只需将

0

更改为列号。

这没有任何作用，我的意思是，输出中没有任何变化我仍然得到一个带有261332行的pandas数据帧。你真是个天才！谢谢你，但我肯定不是。韦斯·麦金尼（Wes McKinney）和更广泛的熊猫开发团队（pandas dev team）给出了可靠的解释（因此投票支持答案），但除此之外，还有一个极好的名字@LittleBobbyTables！在这些奇怪和不确定的时刻，我确实尝试了你的建议，但我仍然得到了一个有261332行的熊猫数据帧。我代码中的strftime过滤器是从索引中删除“秒”，仅此而已。