python-将Yearday列的CSV数据读取到Pandas中作为日期时间
内容导读
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内容图文
我已经将CSV数据与年份作为列之一,而不是通常的月份和日期.我花了一个小时,这是我唯一可以做的事情：将所有浮点列转换为整数,打印为字符串,然后使用自定义解析例程将字符串转换为datetime：
from pylab import *
import pandas as pd
import datetime as dt
from StringIO import StringIO
csv = '''Latitude, Longitude, Hours, Minutes, Seconds, YearDay, Year, CruiseID
41.942880, -70.292217, 23, 54, 20, 253, 2011, 11015
41.942865, -70.292160, 23, 54, 22, 253, 2011, 11015
41.942847, -70.292105, 23, 54, 24, 253, 2011, 11015
41.942827, -70.292052, 23, 54, 26, 253, 2011, 11015
41.942803, -70.292002, 23, 54, 28, 253, 2011, 11015
'''
def parse(hr, mn, sec, yearday, yr):
date_string = '%4.4d %3.3d %2.2d %2.2d %2.2d' % (int(yr), int(yearday), int(hr), int(mn), int(sec))
return dt.datetime.strptime(date_string, "%Y %j %H %M %S")
df = pd.read_csv(StringIO(csv),skipinitialspace=True,
parse_dates={'datetime':['Hours','Minutes','Seconds','YearDay','Year']},
date_parser=parse, index_col='datetime',skipfooter=1)
确实确实给出了正确的结果：
print df
Latitude Longitude CruiseID
datetime
2011-09-10 23:54:20 41.942880 -70.292217 11015
2011-09-10 23:54:22 41.942865 -70.292160 11015
2011-09-10 23:54:24 41.942847 -70.292105 11015
2011-09-10 23:54:26 41.942827 -70.292052 11015
2011-09-10 23:54:28 41.942803 -70.292002 11015
2011-09-11 00:08:48 41.933332 -70.281817 11015
但是,哪种更简单,更好的方法来读取此数据呢？
解决方法:
您可以编写更简洁的parse函数,而无需进行int转换：
def parse(hr, mn, sec, yearday, yr):
date_string = ' '.join([yr, yearday, hr, mn, sec])
return dt.datetime.strptime(date_string, "%Y %j %H %M %S")
除此之外,IMO您的解决方案看起来不错(我认为您确实需要在此处编写自己的解析器).
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-将Yearday列的CSV数据读取到Pandas中作为日期时间全部内容，希望文章能够帮你解决python-将Yearday列的CSV数据读取到Pandas中作为日期时间所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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