Как загрузить файл с датой и временем в качестве объекта datetime в Python?

Нужно загрузить этот файл с датой в первом столбце и HH:MM во второй колонке

Как это работает с numpy.genfromtxt()? Может быть, панды?

Мой файл выглядит так:

2017-Feb-11 00:00  m    4.87809   1.86737   5.04236   0.27627   1.5995 
2017-Feb-11 00:05  m    4.86722   1.86711   5.00023   0.27616   1.5965 
2017-Feb-11 00:10  m    4.85641   1.86690   4.95810   0.27604   1.5941
Источник

2 ответа 

In [32]: df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, parse_dates=[0], header=None)

In [33]: df[1] = pd.to_timedelta(df[1] + ':00')

In [34]: df
Out[34]:
           0        1  2        3        4        5        6       7
0 2017-02-11 00:00:00  m  4.87809  1.86737  5.04236  0.27627  1.5995
1 2017-02-11 00:05:00  m  4.86722  1.86711  5.00023  0.27616  1.5965
2 2017-02-11 00:10:00  m  4.85641  1.86690  4.95810  0.27604  1.5941

In [35]: df.dtypes
Out[35]:
0     datetime64[ns]
1    timedelta64[ns]
2             object
3            float64
4            float64
5            float64
6            float64
7            float64
dtype: object

PS вы не можете иметь datetime dtype без компонента даты в Pandas - вот почему я преобразовал его в timedelta DTYPE. В качестве альтернативы вы можете объединить первые два столбца в одном datetime колонка:

In [29]: df['date'] = pd.to_datetime(df.pop(0) + ' ' + df.pop(1) + ':00')

In [30]: df
Out[30]:
   2        3        4        5        6       7                date
0  m  4.87809  1.86737  5.04236  0.27627  1.5995 2017-02-11 00:00:00
1  m  4.86722  1.86711  5.00023  0.27616  1.5965 2017-02-11 00:05:00
2  m  4.85641  1.86690  4.95810  0.27604  1.5941 2017-02-11 00:10:00

In [31]: df.dtypes
Out[31]:
2               object
3              float64
4              float64
5              float64
6              float64
7              float64
date    datetime64[ns]
dtype: object
Источник

import pandas? Нет, используйте numpy.genfromtxt() инструмент лучше:

Что ж, загрузка полного, тяжеловесного пакета только для этого преобразования возможна, но довольно неловко.

Как ваш другой вопрос уже начал проверять numpy.genfromtxt() полномочия, продолжай идти

converters  = { 0: lambda aSTR: datetime.datetime.strptime( aSTR, "%Y-%b-%d" ),
                #  WARNING:                                            ^
                #                                                      |
                #  above presented conversion specifier is locale-dependent
                #                                       so revise code if used
                #                                       in other locale domains
                1: lambda aSTR: getTimeDelta( aSTR ),
                }

и, наконец, использовать общую практику .datetime + .timedelta aritmetics.

Загрузка полноценного pandas просто для добавления двух столбцов datetime значение возможно, но немного [TIME] -домен и [SPACE] -домен излишним, не так ли?

: О)

Источник
Другие вопросы по тегам