pandas parse_dates
时间: 2023-04-21 15:06:35 浏览: 62
pandas中的parse_dates是一个参数,用于将数据中的日期字符串转换为日期类型。它可以在读取CSV或Excel文件时使用,也可以在DataFrame中的某一列上使用。当parse_dates=True时,pandas会尝试将所有可能的日期字符串转换为日期类型。如果需要指定哪些列需要转换,可以将parse_dates设置为一个列表,其中包含需要转换的列的名称或索引。
相关问题
parse_dates是什么
`parse_dates`是一个pandas函数,用于将DataFrame中的日期字符串转换为日期对象。它是在读取CSV或Excel文件时使用的选项之一,可以指定哪些列应该被转换为日期对象。
例如,假设我们有一个包含日期字符串的CSV文件,我们可以使用以下代码将其读取为DataFrame并将日期字符串转换为日期对象:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_col'])
```
在这个例子中,我们假设‘date_col’是包含日期字符串的列名,通过将它传递给`parse_dates`参数,该列将被转换为日期对象并包含在DataFrame中。
pd.read_csv parse_dates
"pd.read_csv" 是 pandas 库中的一个函数,用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换为 DataFrame 对象。"parse_dates" 是该函数的一个参数,用于指定需要解析为日期时间类型的列。
你可以将 "parse_dates" 设置为一个列表,其中包含你希望解析为日期时间类型的列的名称或索引。例如:
```python
import pandas as pd
# 从 csv 文件中读取数据并解析日期时间类型的列
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'])
```
在上面的例子中,我们读取名为 'data.csv' 的文件,并将 'date_column' 列解析为日期时间类型。这样,读取的数据中的 'date_column' 列将被正确地解析为 pandas 的日期时间类型。