datetime.datetime.strptime为什么处理不了csv的一列时间数据

datetime.datetime.strptime函数需要传入两个参数：一个是时间字符串，另一个是时间字符串的格式。如果csv的一列时间数据不符合指定的时间格式，那么函数就会出现解析错误。此外，不同的csv文件可能使用不同的时间格式，需要根据具体情况进行调整。如果csv文件中的时间格式比较复杂，可以使用第三方库来解析时间数据，例如pandas库中的to_datetime函数。

相关问题

模块datetime——strptime()，且csv日期格式改为yy-mm-dd

好的，模块datetime的strptime()函数可以将字符串转换为日期格式，使用该函数可以实现csv日期格式的转换。具体实现步骤如下：

1. 导入datetime和csv模块

import datetime
import csv

2. 读取csv文件并处理日期格式

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)  # 读取csv文件的头部
    for row in reader:
        date_str = row[0]  # 假设日期在第1列
        date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')  # 将日期字符串转换为日期对象
        new_date_str = date_obj.strftime('%y-%m-%d')  # 将日期对象转换为新的日期字符串格式
        row[0] = new_date_str  # 将新的日期字符串格式替换原来的日期字符串

3. 将处理后的数据写入新的csv文件

with open('new_file.csv', 'w', newline='') as new_file:
    writer = csv.writer(new_file)
    writer.writerow(header)  # 写入csv文件的头部
    for row in reader:
        writer.writerow(row)  # 写入处理后的数据

这样，就可以将csv文件中的日期格式从'yyyy-mm-dd'转换为'yy-mm-dd'。

missing = "[]" data = pd.read_csv('result.csv',header=0,na_values=missing) data.set_index('发表时间', inplace=True) data = datetime.strptime(data.keys(),"%Y-%m-%d") data.dropna(inplace=True)

根据你的代码，你似乎想要读取名为 'result.csv' 的文件，并将其转换为 Pandas 的 DataFrame。然后，你想要将 '发表时间' 列设置为索引，并将日期字符串转换为日期对象。最后，你想要删除缺失值。

以下是修正后的代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

missing = "[]"
data = pd.read_csv('result.csv', header=0, na_values=missing)
data.set_index('发表时间', inplace=True)
data.index = pd.to_datetime(data.index)  # 将日期字符串转换为日期对象

data.dropna(inplace=True)

修正后的代码中，我们首先导入了必要的库。然后，使用 `pd.read_csv` 函数读取 'result.csv' 文件，并将缺失值标记为 NaN。接下来，使用 `set_index` 方法将 '发表时间' 列设置为索引。然后，使用 `pd.to_datetime` 函数将索引的日期字符串转换为日期对象。最后，使用 `dropna` 方法删除包含缺失值的行。

请注意，这只是对你提供的代码进行了修正，如果你还有其他需求或问题，请提供更多细节以便我能够更好地帮助你。