使用熊貓

我有一個包含列「開始」用的值的CSV創建從解析函數值的新列：使用熊貓

2015-09-28T12:58:42.831+03 
2015-09-28T13:37:43.669+03 
2015-09-28T14:11:31.383+03 
2015-09-28T15:25:34.710+03 
2015-09-28T18:06:02.106+03

我想用的解析版本創建的數據幀的新列時間。因此，對於一個值將是：

import pandas as pd 
from dateutil.parser import parse 
parse(time_Test.start[1]) 
datetime.datetime(2015, 9, 28, 13, 37, 43, 669000, tzinfo=tzoffset(None, 10800))

我可以遍歷並解析所有的值：

for i in time_Test.start: 
    x = parse(i) 
    print x 

2015-09-28 12:58:42.831000+03:00 
2015-09-28 13:37:43.669000+03:00 
2015-09-28 14:11:31.383000+03:00 
2015-09-28 15:25:34.710000+03:00 
2015-09-28 18:06:02.106000+03:00 
2015-09-28 18:33:19.217000+03:00

我將如何改變這個計算出的值放入一個新列？

來源

2015-11-26 DGraham

你想明確的是輸出？如果你設置'parse_dates = True'或者將csv中的順序位置設置爲'read_csv'，那麼它會解析你的字符串 – EdChum

time_Test = pd.read_csv（'time_test.csv'，parse_dates = ['start']）完美！驚人！ – DGraham

你可以告訴read_csv解析閱讀，而不是作爲一個後處理步驟的日期：

time_Test = pd.read_csv('time_test.csv', parse_dates=['start'])

來源

2015-11-26 15:23:18 EdChum

您可以使用以下命令在您的數據框中創建一個新列。

time_Test['parsed_datetime'] = [parse(i) for i in time_Test.start]

然而，EdChum的建議，我會建議，當你讀你的文件中使用parse_dates=[the column index where your dates are]標誌。你的日期將被自動分析。你可以找到完整的文檔在這裏：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html

來源

2015-11-26 15:14:33

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