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数据帧中的日期格式更改

format dataframe date pandas python

Maeaex1 · 技术社区 · 6 年前

在我读取一个文件并解析日期之后,日期格式在 dataframe. 在我的代码下面找到。

v2x = r'E:\Model\Data\v2x.csv'
outfile = r'E:\Model\ModelSpecific\Input_shat2.txt'

df_data = pd.read_csv(file_name,parse_dates=[0], index_col=0)
df_v2x = pd.read_csv(v2x, parse_dates=[0], sep=",")

print(df_v2x[4800:5000])

正确的格式应为“%y-%m-%d”

以及打印输出:

4988 2018-07-08   V2TX     12.6265 --> Wrong Format
4989 2018-08-08   V2TX     12.8654
4990 2018-09-08   V2TX     12.4882
4991 2018-10-08   V2TX     15.1113 
4992 2018-08-13   V2TX     15.9406 --> Right Format
4993 2018-08-14   V2TX     15.8610
4994 2018-08-15   V2TX     18.4755
4995 2018-08-16   V2TX     16.2633

1 回复 | 直到 6 年前

Maeaex1 6 年前

找到了一个解决“恼人”的方法(提取日、月和年的字符串)。

v2x = r'E:\Model\Data\v2x.csv'
outfile = r'E:\Model\ModelSpecific\Input_shat2.txt'

data = pd.read_csv(v2x, sep=",")

data['Year'] = data['Date'].str.slice(6, 10)  #redo the index because of american timestamp
data['Month'] = data['Date'].str.slice(3,5) 
data['Day'] = data['Date'].str.slice(0,2)
datetime = pd.to_datetime(data[['Year','Month','Day']])
data = data.drop(['Date','Year','Month','Day'],axis=1)
data = pd.concat((datetime,data),axis=1)
data = data.rename({0:'Date'},axis=1)
data = data.set_index('Date')

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