我有一個包含一年時間序列數據的 csv 文件，其中時間戳看起來像下面插入的代碼。關于數據的一件事是30 年平均每小時天氣數據，因此沒有指定帶有時間戳的年份。Date01-01T01:00:0001-01T02:00:0001-01T03:00:0001-01T04:00:0001-01T05:00:0001-01T06:00:0001-01T07:00:0001-01T08:00:0001-01T09:00:0001-01T10:00:0001-01T11:00:0001-01T12:00:0001-01T13:00:0001-01T14:00:0001-01T15:00:0001-01T16:00:0001-01T17:00:0001-01T18:00:0001-01T19:00:0001-01T20:00:0001-01T21:00:0001-01T22:00:0001-01T23:00:00我可以很好地讀取 csv 文件：df = pd.read_csv('weather_cleaned.csv', index_col='Date', parse_dates=True)如果我這樣做pd.to_datetime(df)會出錯： ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing有人有任何將我的 df 轉換為日期時間的提示嗎？
2 回答
斯蒂芬大帝
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您可以傳遞date_parser參數（檢查文檔），例如
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_csv('weather_cleaned.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'],
date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, '%d-%mT%H:%M:%S'))
print(df.head())
輸出
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1900-01-01 01:00:00, 1900-01-01 02:00:00, 1900-01-01 03:00:00, 1900-01-01 04:00:00, 1900-01-01 05:00:00]
當然你可以定義不同的功能，也許指定不同的年份等等。例如，如果你想要 2020 年而不是 1900 年使用
date_parser=lambda x: datetime.strptime(x, '%d-%mT%H:%M:%S').replace(year=2020)
注意我假設它是日月格式，相應地更改格式字符串。
編輯：更改我的示例以反映日期列應用作索引。
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