read_csv 日期不是时间序列
2017-02-23 08:56
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比如说我的csv中有一列是时间:1949-01-01,当我直接read_csv(fileName)时,得到的数据,它的时间这一列被当做 object(或者string),导致进行时间序列预测的时候,不好操作,也不好画图,那怎么转换呢
以下转自:stackoverflow
1)单列转换
当然你需要灵活变通,比如:我的例子在csv中是 1949/1/1(在名为Month的这一列)
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates,'%Y/%m/%d')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'],\
index_col='Month', date_parser=dateparse)
index_col=‘Month’是为了把这一列作为索引
然后print(data.index)就能看到DatetimeIndex等字样
2)多列转换
以下转自:stackoverflow
1)单列转换
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)
当然你需要灵活变通,比如:我的例子在csv中是 1949/1/1(在名为Month的这一列)
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates,'%Y/%m/%d')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'],\
index_col='Month', date_parser=dateparse)
index_col=‘Month’是为了把这一列作为索引
然后print(data.index)就能看到DatetimeIndex等字样
2)多列转换
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)
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