python – 用pandas read_csv读取丢失日期的最安全的方法 – 给

发布时间：2020-12-20 11:33:41 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：py2.7 熊猫版.13 读取csv并将列转换为日期的最安全的方法是什么. 我注意到在我的情况下,日期列中的空格被转换为今天的日期.为什么？这是我的csv数据 fake_file = StringIO.StringIO("""case,opdate,7,10/18/2006,10/18/2008,621,""") 这是我的代码 df=pd.Da

py2.7
熊猫版.13

读取csv并将列转换为日期的最安全的方法是什么.
我注意到在我的情况下,日期列中的空格被转换为今天的日期.为什么？

这是我的csv数据

fake_file = StringIO.StringIO("""case,opdate,7,10/18/2006,10/18/2008,621,""")

这是我的代码

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('path.csv',parse_dates=['opdate']))

用今天的日期悲惨填满白色空间！

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('path.csv',parse_dates=['opdate'],na_values=' '))

工作,但我真的必须知道它总是”,而不是说”或’null’.

转换日期和保留空值最安全的方法是什么(特别是当null不是一致的值时)？

解决方法

一种方法是将一个不同的日期解析器传递给 read_csv(我也抛出一个null)：

fake_file = StringIO.StringIO("""case,null,""")

In [11]: parser = lambda x: pd.to_datetime(x,format='%m/%d/%Y',coerce=True)

In [12]: pd.read_csv(fake_file,date_parser=parser)
Out[12]:
   case     opdate  Unnamed: 2
0     7        NaT         NaN
1     7 2008-10-18         NaN
2   621        NaT         NaN

[3 rows x 3 columns]

另一个选择是使用to_datetime转换为事后的日期：

In [21]: df = pd.read_csv(fake_file)

In [22]: pd.to_datetime(df.opdate,format='%m/%d/%Y')
ValueError: time data 'null' does not match format '%m/%d/%Y'

In [23]: pd.to_datetime(df.opdate,coerce=True)
Out[23]:
0          NaT
1   2008-10-18
2          NaT
Name: opdate,dtype: datetime64[ns]

In [24]: df['opdate'] = pd.to_datetime(df.opdate,coerce=True)

我认为to_datetime和read_csv将空白/空格转换为今天的日期是definitely a bug …

（编辑：李大同）

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