pandas csv阅读器中的日期转换

Question

from StringIO import StringIO 
import datetime as dt 
import pandas as pd 

def addtime(temp): 
    temp = (temp) + (dt.timedelta(hours =16)) 
    return(temp) 

data = """\ 
    '12-31-2012',5100, 5200 
    '01/1/2013',5300,5400""" 

tdata = pd.read_csv(StringIO(data), 
    names = ['date', 'field1', 'field'], index_col = None, 
    parse_dates =['date'], header= None) 

print tdata 

old_date = tdata.ix[0,'date'] 
print 'old date =',old_date 
new_date = addtime(old_date) 
print 'new date =',new_date 

#     date field1 field 
#0 2012-12-31 00:00:00 5100 5200 
#1 2013-01-01 00:00:00 5300 5400 
#old date = 2012-12-31 00:00:00 
#new date = 2012-12-31 16:00:00 

我想为每个日期添加16个小时作为Pandas CSV阅读器的一部分。但我无法弄清楚如何添加“parse_dates =”的工作。示例代码正确执行操作，而不是以所需的方式。帮助将不胜感激。

Answer 1

使用date_parser参数。通常情况下，默认为dateutil.parser.parse，但您可以指定一个自定义函数（如下面的addtime），该函数不仅解析日期字符串，而且还添加timedelta。

from StringIO import StringIO 
import datetime as dt 
import pandas as pd 
import dateutil.parser as parser 

def addtime(temp): 
    temp = parser.parse(temp) + dt.timedelta(hours=16) 
    return temp 

data = """\ 
    '12-31-2012',5100, 5200 
    '01/1/2013',5300,5400""" 

tdata = pd.read_csv(StringIO(data), 
    names = ['date', 'field1', 'field'], index_col = None, 
    parse_dates =['date'], header= None, date_parser=addtime) 

print tdata 

产生

    date field1 field 
0 2012-12-31 16:00:00 5100 5200 
1 2013-01-01 16:00:00 5300 5400