如何将时间索引格式 HH:MM:SS.fs 正确导入和绘制到 Pandas 数据框中答案

【问题标题】：How to correctly import and plot time index format HH:MM:SS.fs into Pandas dataframe如何将时间索引格式 HH:MM:SS.fs 正确导入和绘制到 Pandas 数据框中
【发布时间】：2020-01-26 21:15:12
【问题描述】：

我是 python 新手，我正在尝试使用 HH:MM:SS.fs 格式的时间列作为数据帧的索引，将 .txt 数据文件正确解析为 pandas。 .txt 输入文件的示例行如下所示：

00:07:01.250    10.7

我已经使用 datetime 函数尝试了以下代码，但是除了导入我不想显示的时间戳之外，这还会添加今天的日期。我还阅读了有关 timestamp 和 timedelta 函数的信息，但看不到这些函数在这个用例中是如何工作的。

df = pd.read_csv(f, engine='python', delimiter='\t+', skiprows=23, header=None, usecols=[0,3], index_col=0, names=['Time (HH:MM:SS.fs)', 'NL (%)'], decimal=',')
    df.index = pd.to_datetime(df.index)

这是日期时间导入的现有导入代码：

df = pd.read_csv(f, engine='python', delimiter='\t+', skiprows=23, header=None, usecols=[0,3], index_col=0, names=['Time (HH:MM:SS.fs)', 'NL (%)'], decimal=',')
    df.index = pd.to_datetime(df.index)

输出的示例行如下所示：

2019-09-26 00:07:01.250    10.7

但我想要的是这个（没有日期）：

00:07:01.250    10.7

关于我做错了什么有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime timestamp timedelta

【解决方案1】：

您可以将列读取为字符串，使用：

df.some_column = df.some_column.astype('str')

然后使用“to_datetime”的“格式”参数。它使用python“strptime”方法将字符串转换为日期时间，该方法允许您指定转换对象的确切格式，如以下链接所示：

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

我希望这会有所帮助。希望我有更多的时间来测试，但不幸的是我没有。

【讨论】：