在Python中使用熊猫分析YYYYMMDD和HH在单独的列中的日期

Question

我有一个与csv文件和解析datetime有关的简单问题。

我有一个csv文件，如下所示：

YYYYMMDD, HH,    X
20110101,  1,   10
20110101,  2,   20
20110101,  3,   30

我想使用pandas（read_csv）读取它，并将其放入由datetime索引的数据帧中。到目前为止，我已经尝试实现以下内容：

import pandas as pnd
pnd.read_csv("..\\file.csv",  parse_dates = True, index_col = [0,1])

我得到的结果是：

                         X
YYYYMMDD    HH            
2011-01-01 2012-07-01   10
           2012-07-02   20
           2012-07-03   30

如您所见，将HH转换为其他日期时的parse_dates。

是否有一种简单有效的方法将“ YYYYMMDD”列与“ HH”列正确组合，以实现类似的目的？：

                      X
Datetime              
2011-01-01 01:00:00  10
2011-01-01 02:00:00  20
2011-01-01 03:00:00  30

先谢谢您的帮助。

Answer 1

如果将列表传递给index_col，则意味着您要在列表中的列之外创建层次结构索引。

另外，parse_dates可以将关键字设置为True或列表/字典。如果为True，则它将尝试将各个列解析为日期，否则它将合并列以解析单个日期列。

总而言之，您要执行的操作是：

from datetime import datetime
import pandas as pd
parse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y%m%d %H')
pd.read_csv("..\\file.csv",  parse_dates = [['YYYYMMDD', 'HH']], 
            index_col = 0, 
            date_parser=parse)