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      <small id='PbGlh'></small><noframes id='PbGlh'>

      <legend id='PbGlh'><style id='PbGlh'><dir id='PbGlh'><q id='PbGlh'></q></dir></style></legend>
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      <tfoot id='PbGlh'></tfoot>

    1. <i id='PbGlh'><tr id='PbGlh'><dt id='PbGlh'><q id='PbGlh'><span id='PbGlh'><b id='PbGlh'><form id='PbGlh'><ins id='PbGlh'></ins><ul id='PbGlh'></ul><sub id='PbGlh'></sub></form><legend id='PbGlh'></legend><bdo id='PbGlh'><pre id='PbGlh'><center id='PbGlh'></center></pre></bdo></b><th id='PbGlh'></th></span></q></dt></tr></i><div class="qwawimqqmiuu" id='PbGlh'><tfoot id='PbGlh'></tfoot><dl id='PbGlh'><fieldset id='PbGlh'></fieldset></dl></div>

        使用python中的pandas解析年月日和小時在不同列中

        Parse dates when year month day and hour are in separate columns using pandas in python(使用python中的pandas解析年月日和小時在不同列中的日期)

        1. <legend id='bKvrN'><style id='bKvrN'><dir id='bKvrN'><q id='bKvrN'></q></dir></style></legend>

                <bdo id='bKvrN'></bdo><ul id='bKvrN'></ul>
                • <small id='bKvrN'></small><noframes id='bKvrN'>

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                  <tfoot id='bKvrN'></tfoot>
                    <tbody id='bKvrN'></tbody>

                  本文介紹了使用python中的pandas解析年月日和小時在不同列中的日期的處理方法,對大家解決問題具有一定的參考價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧!

                  問題描述

                  看完之后在 YYYYMMDD 時解析日期和 HH 在 Python 中使用 pandas 在單獨的列中和使用pythonpandas 以年、日、小時、分鐘、秒格式解析 CSV

                  我仍然無法解析帶有年、月、日和小時分隔列的日期.我的數據是這樣的(第 0 列是 ID,第 1 列是年,第 2 列是月,第 3 列是天,第 4 列是小時,第 5 列是值)

                  I still am not able to parse dates with separated columns for year, month, day and hour. My data looks like this (zeroth column is ID, first is year, second is month, third is day, fourth is hour and fifth is value)

                  50136   2011    1   1   21  9792    
                  50136   2011    1   1   22  9794    
                  50136   2011    1   1   23  9796    
                  50136   2011    1   1   0   9798    
                  50136   2011    1   1   1   9799    
                  50136   2011    1   1   2   9802
                  

                  我嘗試過以下操作:df = pd.read_csv(file, parse_dates = {'date': [1, 2, 3, 4]}, , index_col='date'),但是我得到的索引不是時間戳,而是作為 unicode(?)

                  I've tried following: df = pd.read_csv(file, parse_dates = {'date': [1, 2, 3, 4]}, , index_col='date'), but then I get index not as timestamp but as unicode(?)

                  In  [17]: print df.head()
                  Out [17]:
                                   0     5
                  date                    
                  2011 1 1 21  50136  9792
                  2011 1 1 22  50136  9794
                  2011 1 1 23  50136  9796
                  2011 1 1 0   50136  9798
                  2011 1 1 1   50136  9799
                  
                  In  [18]: print df.index
                  Out [18]:
                  Index([u'2011 1 1 21', u'2011 1 1 22', u'2011 1 1 23', u'2011 1 1 0', u'2011 1 1 1', u'2011 1 1 2'], dtype=object)
                  

                  我顯然做錯了什么,但我無法弄清楚.任何建議都非常感謝.

                  I'm obviously doing something wrong, but I can't figure it out. Any advise is really appreciated.

                  推薦答案

                  如果常規方法不起作用,您總是可以退回到編寫自己的解析器.創建一個函數,它接受來自 parse_dates 的列并返回一個 datetime 并使用 date_parser 添加該函數.

                  If the regular methods dont work you can always fallback on writing your own parser. Make a function which accepts the columns from parse_dates and returns a datetime and add that functions with date_parser.

                  比如:

                  df = pd.read_csv(file, header=None, index_col='datetime', 
                                   parse_dates={'datetime': [1,2,3,4]}, 
                                   date_parser=lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y %m %d %H'))
                  

                  返回:

                                           0     5
                  datetime                        
                  2011-01-01 21:00:00  50136  9792
                  2011-01-01 22:00:00  50136  9794
                  2011-01-01 23:00:00  50136  9796
                  2011-01-01 00:00:00  50136  9798
                  2011-01-01 01:00:00  50136  9799
                  2011-01-01 02:00:00  50136  9802
                  

                  如果你把它寫成普通函數而不是 lambda,也許會更清楚:

                  edit:

                  Perhaps its more clear if you write it like a normal function instead of a lambda:

                  def dt_parse(date_string):
                  
                      dt = pd.datetime.strptime(date_string, '%Y %m %d %H')
                  
                      return dt
                  

                  這篇關于使用python中的pandas解析年月日和小時在不同列中的日期的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網!

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                            主站蜘蛛池模板: 日本激情一区二区 | 看片国产 | 欧美在线观看一区 | av福利网站| 极品在线 | 亚洲国产精品久久久 | 日韩欧美亚洲综合 | av中文在线 | 福利二区 | 精品久久久久久久人人人人传媒 | 青青久久久 | 久久久www | 亚洲欧美日韩成人在线 | 一本色道精品久久一区二区三区 | 龙珠z国语版在线观看 | 一区二区三区在线电影 | av看片网站 | 日韩视频精品在线 | 91日韩 | 日韩一区二区三区在线 | 九九久视频| 精品国产欧美一区二区三区成人 | 在线视频一区二区三区 | 亚洲精品一区二区三区蜜桃久 | 国产精品免费大片 | 免费一级欧美在线观看视频 | 五月婷婷导航 | 亚洲成人国产 | 91在线精品一区二区 | 成人精品鲁一区一区二区 | 在线天堂免费中文字幕视频 | 精品国产一区二区三区久久久久久 | 成人精品国产 | 亚洲一区二区精品视频 | 久久精品成人 | 爱爱爱av | 一二三四在线视频观看社区 | 中文字幕在线二区 | 天天躁人人躁人人躁狂躁 | 国产在线精品一区二区 | 午夜影院在线视频 |