在 Python 上更改 Pandas 的 date_parser 的默认日期答案

【问题标题】：Change default date on date_parser of Pandas on Python在 Python 上更改 Pandas 的 date_parser 的默认日期
【发布时间】：2016-06-15 22:41:23
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集：

refrigerator.csv
08/02/2012 00:00:02;136;134
08/02/2012 00:00:03;134;134
08/02/2012 00:00:05;136;134
08/02/2012 00:00:06;136;134
08/02/2012 00:00:08;134;134
08/02/2012 00:00:09;134;134
...

我想将始终为 08/02/2012 的日期更改为 01/01/2010。我尝试执行以下操作：

import pandas as pd
refr=pd.read_csv('C:/refrigerator.csv', names=['ts', 'P1', 'P2'], 
                  sep=';', parse_dates=[0], index_col=0, 
                  date_parser=lambda x: pd.Timestamp('2010-01-01 %s' %x))

但我得到一个 ValueError。简而言之，我想保持时间不变，并更改日期。原因是我有多个数据集，每个数据集都代表一个设备的每日电源配置文件。我不在乎日期，只在乎时间。我想在同一日期阅读所有这些以同步它们。

【问题讨论】：

标签： python date pandas time

【解决方案1】：

您可以尝试先转换为to_datetime，然后在date_parser 中转换为replace：

import pandas as pd
import io

temp=u"""
08/02/2012 00:00:02;136;134
08/02/2012 00:00:03;134;134
08/02/2012 00:00:05;136;134
08/02/2012 00:00:06;136;134
08/02/2012 00:00:08;134;134
08/02/2012 00:00:09;134;134"""


#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df =pd.read_csv(io.StringIO(temp), names=['ts', 'P1', 'P2'], 
                  sep=';', parse_dates=[0], index_col=0, 
                  date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x).replace(year=2010, month=1,day=1))

print df
                      P1   P2
ts                           
2010-01-01 00:00:02  136  134
2010-01-01 00:00:03  134  134
2010-01-01 00:00:05  136  134
2010-01-01 00:00:06  136  134
2010-01-01 00:00:08  134  134
2010-01-01 00:00:09  134  134

【讨论】：