在Python/pandas中將文件標頭解析爲日期對象

如何將csv文件中的標頭解析爲日期？我想在pandas.read_csv函數使用一些參數：在Python/pandas中將文件標頭解析爲日期對象

import pandas as pd 
data = pd.read_csv(path, header=1, infer_datetime_format=1, parse_dates=True)

但沒有數據被格式化爲日期，但2列至6

標題我嘗試使用索引來parse_dates像parse_dates=columns[2,3,4,5,6] ，但會引發錯誤，因爲columns在此階段無法識別。

原料CSV：

Name,Adm.,1980-12-31,1992-12-31,2002-05-20,2011-03-31,2015-12-31,Area 
Aleksandrów Łódzki,LOD,"17.000","20.251","20.220","21.085","21.354",1382 
Andrychów,MAL,"19.400","23.144","22.187","21.530","20.940",1033

讀取的如下：

print(data[0:2]) 

Aleksandrów Łódzki LOD  17.000 20.251 20.220 21.085 21.354 1382 
Andrychów MAL  19.400 23.144 22.187 21.530 20.940 1033 1 
Augustów POD  24.300 29.089 29.705 30.802 30.400 8090 2

編輯

對不起。我想刪除這篇文章。我的csv文件有錯誤。頭應該是這樣的：

Miasto,Adm,"1980-12-31","1992-12-31","2002-05-20","2011-03-31","2015-12-31",Area

也就是說，用引號日期。然後一切都是自動的。我的錯。對於那些沒有訪問csv文件的人來說，這可能會很有挑戰性。哈哈。

來源

2017-02-26 Peter.k

一個實現你所追求的方式是你在csv文件讀取後重命名列：

df = pd.read_csv(path, infer_datetime_format=1, parse_dates=True) 
columns = {} 
for col in df.columns: 
    try: 
     columns[col] = pd.to_datetime(col, infer_datetime_format=True) 
    except ValueError: 
     pass 
df.rename(columns=columns, inplace=True)

來源

2017-02-26 19:36:25

是一致的：您的解決方案正常工作。日期與時間有關，但這並不重要。 '1980-12-31 00：00：00'。我想知道，如果在讀取數據之後進行轉換是可能的，因爲這些字段就像浮點數一樣被格式化。 –

在Python/pandas中將文件標頭解析爲日期對象

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