pd.read_csv 中的 date_parser 参数怎么用

在 pd.read_csv 中，date_parser 参数用于将指定列解析为日期时间类型。它需要一个函数作为参数，该函数将被用于解析指定列的日期时间格式。例如，如果我们想将 '发行日' 这一列解析为日期时间类型，可以这样写：

from datetime import datetime
import pandas as pd

file_path = 'data.csv'
date_parser = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y/%m/%d')
df = pd.read_csv(file_path, encoding='gbk', parse_dates=['发行日'], date_parser=date_parser)

在上面的代码中，我们首先定义了一个 lambda 函数 date_parser，它将字符串转换为 datetime 对象。然后在 pd.read_csv 中指定 parse_dates 参数为 ['发行日']，表示将 '发行日' 这一列解析为日期时间类型。最后将 date_parser 函数传递给 date_parser 参数，用于解析日期时间格式。

需要注意的是，date_parser 函数的参数 x 是一个字符串，表示要解析的日期时间格式。在函数中，我们需要使用 datetime.strptime 将字符串转换为 datetime 对象，并返回该对象。

相关问题

python中pd.read_csv参数

pd.read_csv函数的参数包括：

1. filepath_or_buffer：文件路径或文件对象，必须提供。

2. sep：分隔符，默认为逗号。

3. delimiter：分隔符，与sep参数作用相同。

4. header：指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。

5. names：指定列名，如果header=None，则必须提供。

6. index_col：指定哪一列作为行索引，默认为None。

7. usecols：指定读取哪些列，默认为读取所有列。

8. dtype：指定每一列的数据类型。

9. skiprows：跳过指定行数。

10. nrows：读取指定行数。

11. skip_blank_lines：是否跳过空行，默认为True。

12. na_values：指定哪些值为缺失值。

13. comment：注释符号，默认为None。

14. encoding：指定文件编码格式。

15. squeeze：是否将单列数据转换为Series，默认为False。

16. thousands：千分位分隔符。

17. decimal：小数点分隔符。

18. parse_dates：是否将日期解析为日期类型。

19. infer_datetime_format：是否自动推断日期格式。

20. keep_date_col：是否保留日期列。

21. date_parser：自定义日期解析函数。

22. dayfirst：是否将日期中的日放在前面。

23. compression：文件压缩格式。

24. chunksize：分块读取数据的块大小。

25. iterator：是否返回迭代器。

26. error_bad_lines：是否跳过读取错误的行。

27. warn_bad_lines：是否警告读取错误的行。

28. low_memory：是否开启低内存模式。

29. memory_map：是否使用内存映射模式。

30. float_precision：浮点数精度。

pd.read_csv dateformate

`pd.read_csv()` 是 pandas 库中用于读取 csv 文件的函数。其中，`date_parser` 参数可以用来指定一个函数，用于将 csv 文件中的日期字符串转换为 pandas 中的日期类型。如果不指定 `date_parser` 参数，则 pandas 会默认将日期字符串解析为 datetime64 类型。

例如，假设我们有一个 csv 文件，其中包含一个名为 `date` 的列，该列中的数据格式为 `%Y-%m-%d`，即年-月-日。我们可以使用以下代码将其读入 pandas 中，并将 `date` 列解析为日期类型：

import pandas as pd

def parse_date(date_str):
    return pd.to_datetime(date_str, format='%Y-%m-%d')

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], date_parser=parse_date)

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `parse_date` 的函数，用于将日期字符串转换为 pandas 中的日期类型。然后，在调用 `pd.read_csv()` 函数时，我们通过 `parse_dates` 参数指定要解析为日期类型的列名，并通过 `date_parser` 参数指定解析函数为 `parse_date`。这样，读入的 `df` 数据框中的 `date` 列就会被正确地解析为日期类型。