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)

除了其他回复所说的，如果必须解析具有数十万个时间戳的非常大的文件，date_parser可能会成为一个巨大的性能瓶颈，因为它是一个每行调用一次的Python函数。您可以通过在解析CSV文件时将日期保存为文本，然后将整个列一次性转换为日期来获得相当大的性能改进:

# For a data column
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']})

df['mydatetime'] = pd.to_datetime(df['mydatetime'], exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# For a DateTimeIndex
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']}, index_col='mydatetime')

df.index = pd.to_datetime(df.index, exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# For a MultiIndex
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'mydatetime': ['date', 'time']}, index_col=['mydatetime', 'num'])

idx_mydatetime = df.index.get_level_values(0)
idx_num = df.index.get_level_values(1)
idx_mydatetime = pd.to_datetime(idx_mydatetime, exact=True, cache=True, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([idx_mydatetime, idx_num])

在我的用例中，一个文件有200k行(每行一个时间戳)，这将处理时间从大约一分钟缩短到不到一秒。

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'])

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]

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)。