pd.read_csv(,parse_datas)
时间: 2023-10-29 21:36:14 浏览: 41
这是一个语法错误,应该是 pd.read_csv("文件路径", parse_dates=True)。
其中,pd 是 pandas 库的别名,read_csv 是 pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数。在括号中,需要传入文件路径作为参数,还可以传入其他参数,如 parse_dates=True,表示将指定的列解析为日期格式。
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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。
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:
```python
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。