使用熊猫读取带有时间戳列的 csv

Question

做的时候：

import pandas
x = pandas.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='DateTime', 
                                names=['DateTime', 'X'], header=None, sep=';')

使用这个data.csv 文件：

1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;15.12
1449054139.25;13.12

（第一个列是 UNIX 时间戳，即自 1970 年 1 月 1 日以来经过的秒数），使用x.resample('15S') 每 15 秒重新采样一次数据时出现此错误：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex

好像“日期时间”信息没有被解析：

                 X
DateTime      
1.449054e+09  15.31                
1.449054e+09  16.19
...

如何使用 pandas 模块导入将日期存储为时间戳的 .CSV？

那么一旦我能够导入 CSV，如何访问日期 > 2015-12-02 12:02:18 的行？

Answer 1

你可以自己解析日期：

import time
import pandas as pd

def date_parser(string_list):
    return [time.ctime(float(x)) for x in string_list]

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=[0],  sep=';', 
                 date_parser=date_parser, 
                 index_col='DateTime', 
                 names=['DateTime', 'X'], header=None)

结果：

>>> df
                        X
DateTime                  
2015-12-02 12:02:16  15.31
2015-12-02 12:02:17  16.19
2015-12-02 12:02:18  19.22
2015-12-02 12:02:18  15.12
2015-12-02 12:02:19  13.12

Answer 2

我的解决方案与 Mike 的类似：

import pandas
import datetime
def dateparse (time_in_secs):    
    return datetime.datetime.fromtimestamp(float(time_in_secs))

x = pandas.read_csv('data.csv',delimiter=';', parse_dates=True,date_parser=dateparse, index_col='DateTime', names=['DateTime', 'X'], header=None)

out = x.truncate(before=datetime.datetime(2015,12,2,12,2,18))

Answer 3

使用to_datetime 并传递unit='s' 将单位解析为unix 时间戳，这样会更快：

In [7]:
pd.to_datetime(df.index, unit='s')

Out[7]:
DatetimeIndex(['2015-12-02 11:02:16.830000', '2015-12-02 11:02:17.430000',
               '2015-12-02 11:02:18.040000', '2015-12-02 11:02:18.650000',
               '2015-12-02 11:02:19.250000'],
              dtype='datetime64[ns]', name=0, freq=None)

时间安排：

In [9]:

import time
%%timeit
import time
def date_parser(string_list):
    return [time.ctime(float(x)) for x in string_list]
​
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), parse_dates=[0],  sep=';', 
                 date_parser=date_parser, 
                 index_col='DateTime', 
                 names=['DateTime', 'X'], header=None)
100 loops, best of 3: 4.07 ms per loop

和

In [12]:
%%timeit
t="""1449054136.83;15.31
1449054137.43;16.19
1449054138.04;19.22
1449054138.65;15.12
1449054139.25;13.12"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), header=None, sep=';', index_col=[0])
df.index = pd.to_datetime(df.index, unit='s')
100 loops, best of 3: 1.69 ms per loop

因此，在这个小型数据集上使用 to_datetime 的速度提高了 2 倍以上，我希望它的扩展性比其他方法好得多

Answer 4

最简单的方法：

df = pd.read_csv(f, parse_dates=['datecolumn', 'datecolumn1'], infer_datetime_format=True)