在Python和Pandas中用dd.mm.yyyy读取csv

Question

我正在阅读德语日期格式的csv文件.看起来它在这篇文章中运作正常:

使用pandas/python从导入的CSV中选择日期

但是,似乎在我的情况下,日期不被认可.我在测试文件中找不到任何错误的字符串.

import pandas as pd
import numpy as np


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import style
from pandas import DataFrame

style.use('ggplot')

df = pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True)
df[:5]

这导致:

因此,具有日期的列不会被识别.我在这做错了什么？或者这种日期格式是不兼容的？

• OSX 10.10.3
• Anaconda conda 3.13.0
• Python 3.4.3-0
• iPython笔记本3.1.0

Answer 1

如果您使用,parse_dates=True则read_csv尝试将索引解析为日期.因此,您还需要将第一列声明为索引index_col=[0]:

In [216]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True, index_col=[0])
Out[216]: 
            morgens  mittags  abends
Datum                               
2015-03-16      382      452     202
2015-03-17      288      467     192

或者,如果您不希望该Datum列成为索引,则可以使用 parse_dates=[0] 显式告知read_csv 将第一列解析为日期:

In [217]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=[0])
Out[217]: 
       Datum  morgens  mittags  abends
0 2015-03-16      382      452     202
1 2015-03-17      288      467     192

引擎盖read_csv用于dateutil.parser.parse解析日期字符串:

In [218]: import dateutil.parser as DP

In [221]: DP.parse('16.03.2015', dayfirst=True)
Out[221]: datetime.datetime(2015, 3, 16, 0, 0)

由于dateutil.parser在DD.MM.YYYY格式化时解析日期字符串没有问题,因此您不必在此处声明自定义日期解析器.