使用pandas.to_datetime转换时指定日期格式

Question

我在csv文件中保存了数据，日期以标准的英国格式存储为字符串%d/%m/%Y--表示它们看起来像：

12/01/2012
30/01/2012

上面的示例代表2012年1月12日和2012年1月30日。

当我使用pandas版本0.11.0导入此数据时，我进行了以下转换：

import pandas as pd
...
cpts.Date = cpts.Date.apply(pd.to_datetime)

但它转换日期不一致。使用我现有的示例，2012年12月1日会将其转换为表示2012年12月1日的datetime对象，而30/01/2012将转换为2012年1月30日，这就是我想要的。

看完这个问题后，我尝试了：

cpts.Date = cpts.Date.apply(pd.to_datetime, format='%d/%m/%Y')

但结果完全一样。该源代码表明我正在做正确的事情，所以我无所适从。有人知道我在做什么错吗？

Answer 1

您可以在读取数据时使用parse_datesfrom选项read_csv直接进行转换。
这里的技巧是用来dayfirst=True指示您的日期以天而不是月份开始。请参阅此处以获取更多信息：http :
//pandas.pydata.org/pandas-
docs/dev/genic/pandas.io.parsers.read_csv.html

当您的日期必须是索引时：

>>> import pandas as pd
>>> from StringIO import StringIO
>>> s = StringIO("""date,value
... 12/01/2012,1
... 12/01/2012,2
... 30/01/2012,3""")
>>> 
>>> pd.read_csv(s, index_col=0, parse_dates=True, dayfirst=True)
            value
date             
2012-01-12      1
2012-01-12      2
2012-01-30      3

或者，当您的日期仅在某个列中时：

>>> s = StringIO("""date
... 12/01/2012
... 12/01/2012
... 30/01/2012""")
>>> 
>>> pd.read_csv(s, parse_dates=[0], dayfirst=True)
                 date
0 2012-01-12 00:00:00
1 2012-01-12 00:00:00
2 2012-01-30 00:00:00