我有一个.csv文件,它有两个分别用于'Date'
和' Time'
的列。我读了这个文件:
data1 = pd.read_csv('filename.csv', parse_dates=['Date', 'Time'])
但似乎只有' Date'
列是时间格式,而'Time'
列仍然是字符串或不是时间格式。
当我执行以下操作时:
data0 = pd.read_csv('filename.csv')
data0['Date'] = pd.to_datetime(data0['Date'])
data0['Time'] = pd.to_datetime(data0['Time'])
它提供了我想要的数据帧,但需要相当长的时间。 那么,读取文件并从字符串格式转换日期和时间的最快方法是什么?
.csv文件如下:
Date Time Open High Low Close
0 2004-04-12 8:31 AM 1139.870 1140.860 1139.870 1140.860
1 2005-04-12 10:31 AM 1141.219 1141.960 1141.219 1141.960
2 2006-04-12 12:33 PM 1142.069 1142.290 1142.069 1142.120
3 2007-04-12 3:24 PM 1142.240 1143.140 1142.240 1143.140
4 2008-04-12 5:32 PM 1143.350 1143.589 1143.350 1143.589
谢谢!
这里,在您的情况下,'时间'是AM/PM格式,需要更多的时间来解析。
您可以添加格式以提高to-u datetime()方法的速度。
更多方法信息:Pandas Tools
有关更多格式选项,请选中-datetime format directives。
在我的系统中,500行的速度从大约60秒提高到了0.01秒。
您还可以使用:
相关问题 更多 >
编程相关推荐