importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('example.xlsx',parse_dates={'完整日期':['年','月','日']})# 打印数据类型print(df.dtypes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3.parse_dates与date_parser参数对比 parse_dates参数用于指定需要解析的列,而date_parser参数则用于指定自定义的日期解析器。
parse_dates(动词,主动解析格式) parse_dates=True : 尝试解析index为日期格式; parse_dates=[0,1,2,3,4] : 尝试解析0,1,2,3,4列为时间格式; parse_dates=[[’考试日期’,‘考试时间’]] :传入多列名,尝试将其解析并且拼接起来,parse_dates[[0,1,2]]也有同样的效果; parse_dates={’考试安排时间...
encoding: 文件编码(如’utf-8’,’latin-1’等)。 parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例...
coerce_float:将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates: 将某一列日期型字符串传唤为datatime型数据,可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换,或者也可以提供字典形式的列名和转换日期的格式, 我们用 PyMysql 这个模块来连接数据库,并且读取数据库当中的数据,首先我们导入所需要的模块,并且建立起与数...
指定列格式:在读取 CSV 文件时,可以通过 pandas.read_csv 方法的 parse_dates 参数来指定日期列的格式。例如: import pandas as pd # 读取 CSV 文件,不解析日期列 df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['date_column']) 这样,日期列 date_column 就不会被自动解析为日期时间格式,而会保持为...
一般是配合parse_dates参数,一起使用; df9 = pd.read_excel('date_parser.xlsx',parse_dates=[1], date_parser=lambdax: pd.to_datetime(x,format='%Y年%m月%d')) print(df9.dtypes) df9 结果如下: 8)na_values参数 含义:用于将某些特定的值,解析为NaN值,然后便于我们后面做缺失值的处理; ...
parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ ...
parse_dates # 尝试将数据解析为datatime,默认是False。如果为True,将尝试解析所有列。也可以指定列号或列名列表来进行解析。如果列表的元素是元组或列表,将会把多个列组合在一起进行解析(例如日期/时间将拆分成两列) kepp_date_col # 如果连接列到解析日期上,保留被连接的列,默认是False ...
false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,parse_dates=False, date_parser=None...
header=None header= 3 index_col 表示将某一列或某几列作为索引 index_col= ['a'] index_col= ['a','b'] usecols 表示读取哪一列 不设置为默认读取全部列 usecols= ['a','b','c'] parse_dates 表示将某一列设置为 时间类型 parse_dates= ['col'] ...