特定 ISO 格式的 Pandas 日期时间转换答案

【问题标题】：Pandas Datetime Conversion from a particular ISO format特定 ISO 格式的 Pandas 日期时间转换
【发布时间】：2019-05-08 12:37:10
【问题描述】：

非常感谢您提前提供的帮助。

我正在尝试将作为 ISO 格式字符串的日期时间转换为日期时间对象。但是尝试了很多方法都没有成功。请您帮忙。

例如，我有一个数据框，其列时间类似于如下所示。这是从数据库中提取的，这是输出的格式。

2018-12-04T04:39:26Z
2018-12-04T05:10:54.6Z
2018-12-04T05:17:32Z
2018-12-04T10:51:20.5Z
...

到目前为止我已经尝试过（多次尝试）但没有成功：

df.index = pd.to_datetime(df.index, format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", errors='ignore')

df.index = pd.to_datetime(df.index)

df.time = df.time.map(lambda x: pd.to_datetime(dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'), format = '%d/%m/%Y %H:%M'))

再次感谢！

【问题讨论】：

在知道时间列表中有两种 iso 格式之前，我尝试了这些尝试。我该如何处理？
您使用的是哪个 pandas 版本以及遇到哪些错误？ df.index = pd.to_datetime(df.index) 使用您发布的示例为我工作
您可以发布它产生的错误（使用您调用的确切代码）吗？两种不同格式到底有什么问题？当我将此示例数据粘贴到 IPython 中并调用 pandas.to_datetime 时，它适用于所有整体，没有错误，结果正确。你得到什么不正确的结果？
你可能需要pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')。这应该处理这两种格式，并且仍然将完全不正确的日期强制为NaT。在第一种情况下，有两种格式不匹配，引发错误，errors='ignore' 这将返回输入。
如果没有更多代码支持该问题，我发现很难提供帮助，请向我们展示真正的Dataframe 的head。

标签： python pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

聚会有点晚了，但我相信这种反应需要可见，以缓解人们的生活。

如果如您所说，它是从数据库中提取的，那么您可以在建立数据框时直接进行。大多数 pandas 读取函数都有一个参数parse_dates。如documentation中所说：

注意：iso8601 格式的日期存在快速路径。

因此，即使您有 2 列或更多列日期，您也可以非常简单地完成。

df = pd.read_csv("x.csv", parse_dates=['Date1', "Date2"], names=["ID", "Date1", "Date2"])

【讨论】：

我知道这个问题是关于特定格式的，但是由于人们从这里复制粘贴代码，请注意：我遇到了格式不明确的设置问题。问题是对于特殊情况，该文件可能只包含日期不明确的日期（例如，01 02 2021 真的是 Jan02, 2021 还是 Feb01, 2021）导致一个讨厌的错误

【解决方案2】：

pandas.to_datetime() 方法有一个“infer_datetime_format”参数，文档说：

infer_datetime_format : boolean, default False
If True and no format is given, attempt to infer the format of the datetime strings, 
and if it can be inferred, switch to a faster method of parsing them. 
In some cases this can increase the parsing speed by ~5-10x.

所以将 infer_datatime_format 设置为 true 并保留 format 参数默认值，它对我有用。

这是我的情况：

>>> hours_df.head()
                            Open    High   Close     Low         Volume
Date                                                                   
2020-01-05T02:00:00.000Z  7457.9  7481.5  7431.3  7442.1  1147.57478328
2020-01-05T01:00:00.000Z  7374.8    7479  7374.8  7457.9  2709.45095966
2020-01-05T00:00:00.000Z  7354.9  7392.1  7354.2  7374.7   642.60575144

>>> hours_df.index
Index(['2020-01-05T02:00:00.000Z', '2020-01-05T01:00:00.000Z',
       '2020-01-05T00:00:00.000Z'],
      dtype='object', name='Date')

>>> hours_df.index = pd.to_datetime(hours_df.index, infer_datetime_format=True)

>>> hours_df.index
DatetimeIndex(['2020-01-05 02:00:00+00:00', '2020-01-05 01:00:00+00:00',
               '2020-01-05 00:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', name='Date', freq=None)

>>> hours_df.head()
                             Open    High   Close     Low         Volume
Date                                                                    
2020-01-05 02:00:00+00:00  7457.9  7481.5  7431.3  7442.1  1147.57478328
2020-01-05 01:00:00+00:00  7374.8    7479  7374.8  7457.9  2709.45095966
2020-01-05 00:00:00+00:00  7354.9  7392.1  7354.2  7374.7   642.60575144

【讨论】：

【解决方案3】：

我以前想回答这个问题。最后，我只是创建了一个处理不同数据输入的函数，并创建了一个带有列名的数据框。感谢 ALollz 对 pd.to_datetime(df.index, errors='coerce') 的评论。

所以为了从 ISO 格式的字符串转换索引，我建立并遵循以下顺序：

df = pd.DataFrame([[-1.8, '2018-09-14T13:36:00Z']], columns = ['current', 'time'])
df.set_index('time', inplace = True)   # make it your index by using the inplace=True
df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')

转换为日期时间后，检查日期是否正确。如果读取错误，您可能需要指定格式。

谢谢！

【讨论】：