python数据清洗案例 把时间改为标准时间格式

一个常见的 Python 数据清洗案例是将时间数据转换为标准时间格式。假设有一个包含交易记录的数据集，其中包含交易时间的字符串数据。我们可以使用 Python 内置的 `datetime` 模块来将这些字符串转换为标准时间格式。

首先，我们需要导入 `datetime` 模块和包含数据的 CSV 文件:

import csv
from datetime import datetime

with open('transactions.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader) # skip header row
    for row in reader:
        transaction_time = row[3] # assuming transaction time is in column 3
        # convert string to datetime object
        dt = datetime.strptime(transaction_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        # convert datetime object to ISO format
        iso_time = dt.isoformat()
        # update row with new ISO format time
        row[3] = iso_time

在上面的代码中，我们首先使用 `csv.reader` 对象读取 CSV 文件中的数据，并跳过第一行头信息。然后，我们迭代每一行数据，将交易时间的字符串转换为 `datetime` 对象，并将其转换为 ISO 格式的字符串。最后，我们更新每行数据中的交易时间，以便它包含新的 ISO 格式时间。

最后，我们可以将处理后的数据保存为新的 CSV 文件:

with open('transactions_cleaned.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['col1', 'col2', 'col3', 'transaction_time']) # write header row
    writer.writerows(rows)

这样就完成了将时间数据转换为标准时间格式的清洗处理。