使用 Python 更改 csv 数据列格式答案

【问题标题】：Use Python to Change csv Data Column Format使用 Python 更改 csv 数据列格式
【发布时间】：2016-01-14 17:24:00
【问题描述】：

我正在使用 python pandas 来读取 csv 文件。 csv 文件的日期时间列具有秒精度“9/1/2015 9:25:00 AM”，但如果我在 excel 中打开，它只有分钟精度“9/1/15 9:25”。此外，当我使用 pd.read_csv() 函数时，它只显示精确到分钟。有什么方法可以使用python解决问题吗？非常感谢。

【问题讨论】：

您确定这是 CSV 问题，而不是 Excel 格式问题吗？默认情况下，当 Excel 打开 CSV 时，它会转换日期时间值（相当烦人），然后使用 MM/DD/YYYY HH:MM AM/PM 的“日期”样式对其进行格式化。尝试将格式更改为“YYYY-DD-MM HH:MM:SS.000”
您能否展示您的 csv 实际外观（可能是 csv 的前几行）以及您正在使用的代码。

标签： python excel csv pandas

【解决方案1】：

这是 Excel 的时间格式问题/哲学。出于某种原因，微软更喜欢在用户显示器上隐藏秒和亚秒：甚至 MSDOS 的 dir 命令也省略了秒。

如果我是你，我会使用 Excel 的 format 操作并将其设置为显示秒数，然后将电子表格另存为 CSV 并查看其中是否放入任何内容以记录改进的格式。

如果这不起作用，您可以探索创建一个执行格式设置的宏，或者使用 IPC 到 Excel 之一来命令它执行您的出价。

【讨论】：

Excel 不会在 CSV 文件中保存任何内容来指示格式。它特别告诉您格式化将丢失以该格式保存。不过，Excel 可能会将日期时间值更改为“42293.0037430556”之类的值，这同样令人讨厌。

【解决方案2】：

进入“单元格格式”并输入d/mm/yyyy h:mm:ss作为您的自定义格式选项

编辑：不确定我是否完全理解您的问题。试试这个：用一行“9/1/2015 9:25:00 AM”创建一个文本文件，命名为test.csv。现在做df = pd.read_csv('test.csv', header=None)。如果您使用df[0] 打印您的专栏，您应该会看到：

In [35]: df[0]
Out[35]:
0    9/1/2015 9:25:00 AM
Name: 0, dtype: object

即Pandas 刚刚将该列作为字符串（对象）读取，秒数就在那里。

如果要转换为时间戳，请致电pd.to_datetime

In [36]: pd.to_datetime(df[0])
Out[36]:
0   2015-09-01 09:25:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

秒数仍然存在。这能回答你的问题吗？

【讨论】：

嗨，我有 90000 多个这样的文件。我不太可能使用此功能手动更改格式。有没有办法让我直接调用 pd.read_csv() 函数来显示时间到秒的精度？谢谢。