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
也许自从@Rutger回答之后，pandas接口已经改变了，但在我使用的版本(0.15.2)中，date_parser函数接收的是日期列表，而不是单个值。在这种情况下，他的代码应该像这样更新:
from datetime import datetime
import pandas as pd
dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in dates]
df = pd.read_csv('test.dat', parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)
由于最初的提问者说他想要日期，而日期是2013-6-4格式，dateparse函数应该是:
dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in dates]
其他回答
你可以在pandas.read_csv()的文档中使用pandas.to_datetime():
如果列或索引包含不可解析的日期，则整个列 或index将作为对象数据类型原封不动地返回。为 非标准的日期时间解析，使用pd。pd.read_csv后的To_datetime。
演示:
>>> D = {'date': '2013-6-4'}
>>> df = pd.DataFrame(D, index=[0])
>>> df
date
0 2013-6-4
>>> df.dtypes
date object
dtype: object
>>> df['date'] = pd.to_datetime(df.date, format='%Y-%m-%d')
>>> df
date
0 2013-06-04
>>> df.dtypes
date datetime64[ns]
dtype: object
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]
也许自从@Rutger回答之后，pandas接口已经改变了，但在我使用的版本(0.15.2)中，date_parser函数接收的是日期列表，而不是单个值。在这种情况下，他的代码应该像这样更新:
from datetime import datetime
import pandas as pd
dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for d in dates]
df = pd.read_csv('test.dat', parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)
由于最初的提问者说他想要日期，而日期是2013-6-4格式，dateparse函数应该是:
dateparse = lambda dates: [datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d').date() for d in dates]
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)
你可以使用参数date_parser和一个函数来将一个字符串列序列转换为一个datetime实例数组:
parser = lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pd.read_csv('path', date_parser=parser, parse_dates=['date_col1', 'date_col2'])
