今天，我非常惊讶地发现，当从数据文件读取数据时(例如)，熊猫能够识别值的类型:
df = pandas.read_csv('test.dat', delimiter=r"\s+", names=['col1','col2','col3'])
例如，可以这样检查:
for i, r in df.iterrows():
print type(r['col1']), type(r['col2']), type(r['col3'])
特别是整数、浮点数和字符串被正确识别。但是，我有一列的日期格式如下:2013-6-4。这些日期被识别为字符串(而不是python date-objects)。
当前回答
是的——根据熊猫的说法。read_csv文档:
注意:对于iso8601格式的日期存在快速路径。
因此，如果您的csv有一个名为datetime的列，日期看起来像2013-01-01T01:01，例如，运行这个将使pandas(我在v0.19.2)自动获取日期和时间:
Df = pd.read_csv('test.csv'， parse_dates=['datetime'])
请注意，您需要显式地传递parse_dates，否则它无法工作。
验证:
df.dtypes
您应该看到该列的数据类型是datetime64[ns]
其他回答
加载csv文件时包含日期列。我们有两种方法来制作熊猫 识别日期列，即
熊猫显式识别格式通过arg date_parser=mydateparser Pandas隐式识别agr infer_datetime_format=True的格式
一些日期列数据
01/01/18
01/02/18
这里我们不知道前两件事，可能是月，也可能是日。在这种情况下，我们要用 方法1: 显式传递格式
mydateparser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%m/%d/%y")
df = pd.read_csv(file_name, parse_dates=['date_col_name'],
date_parser=mydateparser)
方法2:—隐式或自动识别格式
df = pd.read_csv(file_name, parse_dates=[date_col_name],infer_datetime_format=True)
是的，这段代码工作起来很轻松。这里索引0指的是日期列的索引。
df = pd.read_csv(filepath, parse_dates=[0], infer_datetime_format = True)
当将两个列合并为单个datetime列时，接受的答案将生成一个错误(pandas版本0.20.3)，因为列分别发送给date_parser函数。
以下工作:
def dateparse(d,t):
dt = d + " " + t
return pd.datetime.strptime(dt, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)
你应该在读取时添加parse_dates=True，或者parse_dates=['列名']，这通常足以神奇地解析它。但是总有一些奇怪的格式需要手动定义。在这种情况下，还可以添加日期解析器函数，这是最灵活的方法。
假设你的字符串有一个列'datetime'，那么:
from datetime import datetime
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)
通过这种方式，你甚至可以将多个列合并到一个datetime列中，这将'date'和'time'列合并到一个'datetime'列中:
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)
你可以在本页找到strptime和strftime的指令(即用于不同格式的字母)。
分别以日期和时间格式读取现有字符串列
pd.read_csv('CGMData.csv', parse_dates=['Date', 'Time'])
结果列
连接日期和时间的字符串列，并添加datetype对象的新列-删除原始列
如果要重命名新列名，则将字典作为 如下面的例子所示，新的列名将是键名， 如果作为列的列表传递，新的列名将是列表中传递的列名的组合，以_例如Date_Time分隔
# parse_dates={'given_name': ['Date', 'Time']}
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates=[['Date', 'Time']])
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates={'date_time': ['Date', 'Time']})
连接日期和时间的字符串列，并添加datetype对象的新列和保留原始列
pd.read_csv("InsulinData.csv",low_memory=False,
parse_dates=[['Date', 'Time']], keep_date_col=True)
想要更改从csv读取的日期和时间的格式
parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pd.read_csv('path', date_parser=parser, parse_dates=['date', 'time'])
