read_csv
中有parse_dates
參數。
parse_dates:布爾值,整數或名稱列表,列表或字典 如果爲True - >嘗試解析索引。 如果[1,2,3] - >嘗試解析每個列1,2,3作爲單獨的日期列。 如果[[1,3]] - >合併第1列和第3列並將其解析爲單個日期列。 {'foo':[1,3]} - >將列1,3解析爲日期和調用結果'foo' 存在iso8601格式化日期的快速路徑。
所以:
df = pd.read_csv(filename, parse_dates=['date_col_1', 'date_col2', etc...])
一個具體的例子:
df = pd.DataFrame({'date': ['2015-1-1', '2015-2-1', '2015-3-1']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.to_csv('dates.csv')
df2 = pd.read_csv('dates.csv')
>>> type(df2['date'].iloc[0])
str
df2 = pd.read_csv('dates.csv', parse_dates=['date'])
>>> type(df2['date'].iloc[0])
pandas.tslib.Timestamp