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如何使用TimeDelta和NaN读取csv?

timedelta csv pandas python

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jssm · 技术社区 · 7 年前

              col 1             col 2             col 3      ...     col N
0        0 days 00:00:16   0 days 00:00:07   0 days 00:01:02          NaN
.
.
.
15000    0 days 01:40:00         NaN               NaN       ...      NaN

我试过的:

df = pd.read_csv('file.csv', sep=',', index_col=0, dtype=object)
df = df.applymap(lambda x: pd.to_timedelta(x))

但由于我有很多列和行,所以速度有点慢。有更合适的方法吗?

1 回复 | 直到 7 年前

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cs95 abhishek58g 7 年前

TimeDelta对象不受 parse_dates 或 dtype 中的参数 read_csv . 这里有几个备选方案。

`apply` + `to_timedelta`

df = df.apply(pd.to_timedelta, errors='coerce')

或者,

for c in df.columns:
    df[c] = pd.to_timedelta(df[c], errors='coerce')

`pd.read_csv(..., converters=...)`

另一种选择是通过 converters 加载时的参数:

f = {i : pd.to_timedelta for i in range(N)}  # you can access columns by index
df = pd.read_csv('file.csv', sep=',', index_col=0, converters=f)

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apply + to_timedelta

pd.read_csv(..., converters=...)

`apply` + `to_timedelta`

`pd.read_csv(..., converters=...)`