在 pandas 中结合两种不同格式的日期时间答案

【问题标题】：combining two different formats of datetime in pandas在 pandas 中结合两种不同格式的日期时间
【发布时间】：2018-05-29 01:55:39
【问题描述】：

我有许多包含日期和时间信息的 csv 文件。问题是我有两种不同格式的日期。

 MM/DD/YYYY HH:MM:SS

和

MM-DD-YYYY HH:MM:SS

我不想修改每个文件。有没有办法例如将熊猫中的所有 MM-DD-YYYY HH:MM:SS 日期时间修改为 MM/DD/YYYY HH:MM:SS 格式？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 pandas parsing datetime

【解决方案1】：

在将它们合并到一个 DataFrame/Series 之前使用pandas.to_datetime。

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个，（带有解析日期格式的函数）

import pandas as pd

def myparser(x):
    return datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y %H:%M:%S' )

df = pd.read_csv(filename,  parse_dates=True, date_parser=myparser)

【讨论】：

【解决方案3】：

Pandas to_datetime 用途广泛，可以理解许多不同的格式。

from io import StringIO

d_csv = StringIO("""12/01/2016 01:01:00
12-01-2016 02:02:00""")
d = pd.read_csv(d_csv, header=None)    

d[0] = pd.to_datetime(d[0])

print(d)

输出：

                    0
0 2016-12-01 01:01:00
1 2016-12-01 02:02:00

【讨论】：