将 pandas 中的日期时间戳列转换为正确的格式答案

【问题标题】：Conversion of a date timestamp column in pandas to a correct format将 pandas 中的日期时间戳列转换为正确的格式
【发布时间】：2014-10-21 16:11:43
【问题描述】：

我有一列格式如下：

01JAN2014:08:22:00
01JAN2014:09:01:00
01JAN2014:10:00:00
01JAN2014:10:32:00

Tableau 无法读取此内容，因为我认为它的日期格式有误。我试过在画面中转换它，但它仍然不起作用。所以我想通过解析月、日、年和时间戳来重新创建列。然后将列加入到 Tableau 和其他东西可以读取的%Y-%m-%d %H:%M:%S 格式中。

我尝试在 python 中运行它

import pandas as pd
dates = pd.read_csv(filelocation)['ENTERED_TIME']
from datetime import datetime
for date in dates:
    d = datetime.strptime(date,'%d-%m-%Y:%H:%M:%S')

但它不起作用，因为它说以下内容：

time data '01JAN2014:08:22:00' does not match format '%d-%m-%Y:%H:%M:%S'

【问题讨论】：

能否给我们您的真实代码，因为您发布的代码显然不会给出该错误。
根据docs，你需要去掉连字符，把%m变成%b
即使您编辑了代码，我的评论仍然是您问题的答案。

标签： python datetime pandas

【解决方案1】：

试试这个：

In [1]: from datetime import datetime

In [2]: d = "01JAN2014:08:22:00"

In [3]: d_ = datetime.strptime(d, "%d%b%Y:%H:%M:%S")

In [4]: d_
Out[4]: datetime.datetime(2014, 1, 1, 8, 22)

在pandas:

import pandas as pd
from datetime import datetime

s = ["01JAN2014:08:22:00",
     "01JAN2014:09:01:00",
     "01JAN2014:10:00:00",
     "01JAN2014:10:32:00"]

s_ = pd.Series(s)

print s_.apply(lambda x:datetime.strptime(x,"%d%b%Y:%H:%M:%S"))

pandas 中的输出：

0   2014-01-01 08:22:00
1   2014-01-01 09:01:00
2   2014-01-01 10:00:00
3   2014-01-01 10:32:00
dtype: datetime64[ns]
[Finished in 0.5s]

【讨论】：

非常感谢。有没有办法优化这个？我正在尝试运行 1,700,000 行。
如果回答了您的问题，请将答案标记为已接受。最后，我针对 100 万行对其进行了测试，并返回了 17.9 秒。除非你是集体这样做，否则对 170 万人来说，略高于或加倍似乎并没有那么糟糕。

【解决方案2】：

您可以在读取输入文件时解析日期列：

from datetime import datetime
import pandas as pd

series = pd.read_csv(filelocation, parse_dates=['ENTERED_TIME'],
    date_parser=lambda s: datetime.strptime(s, "%d%b%Y:%H:%M:%S"))

见read_csv() docs。

【讨论】：