在pandas.read_csv中使用空值处理解析日期?
发布时间:2020-12-20 12:13:26 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:考虑以下组成的CSV: from io import StringIOdata = """value,date7,null7,10/18/2008621,(null)"""fake_file = StringIO(data) 我想使用pandas.read_csv读取此文件,使用na_values参数处理空值,使用parse_dates和date_parser处理日期: import pandas as pd
考虑以下组成的CSV:
from io import StringIO data = """value,date 7,null 7,10/18/2008 621,(null)""" fake_file = StringIO(data) 我想使用pandas.read_csv读取此文件,使用na_values参数处理空值,使用parse_dates和date_parser处理日期: import pandas as pd date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c,'%m/%d/%Y') df = pd.read_csv(fake_file,parse_dates=['date'],date_parser=date_parser,na_values=['null','(null)']) 在Python 3.5中运行此代码给了我: File "<ipython-input-11-aa5bcf0858b7>",line 1,in <lambda> date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c,DATE_FMT) TypeError: strptime() argument 1 must be str,not float 所以似乎首先处理空值然后尝试解析日期… 我知道我可以这样做: df = pd.read_csv(fake_file,'(null)']) df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],format='%m/%d/%Y') 但我真正的问题是如何一举处理日期格式化和NaN处理…… 解决方法
使用
to_datetime 格式和错误=’coerce’:
date_parser = lambda c: pd.to_datetime(c,format='%m/%d/%Y',errors='coerce') df = pd.read_csv(fake_file,date_parser=date_parser) print (df) value date 0 7 NaT 1 7 2008-10-18 2 621 NaT (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |