pandas.to_datetime：どの形式を選択しますか？

Question

私はそのような.CSVを持っている：

"Date","Time","Open","High","Low","Close","Volume" 
12/30/2002,0930,0.94,0.94,0.94,0.94,571466 

私はpandas.to_datetimeモジュールと「時間」列の値を変換したいのですが、間にセパレータが存在しないので、私は正しいフォーマットが使用することを見つけることができません時間と分。

誰かが私を助けてくれますか？

Answer 1

を与えるあなたが解析する列のリストを渡すことができますがpassiによって完全datetimeとしてparse_datesのparamにリストのリストをngの：

In [6]: 
import io 
import pandas as pd 
t='''"Date","Time","Open","High","Low","Close","Volume" 
12/30/2002,0930,0.94,0.94,0.94,0.94,571466''' 
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), parse_dates=[['Date','Time']], keep_date_col=True) 
df 

Out[6]: 
      Date_Time  Date Time Open High Low Close Volume 
0 2002-12-30 09:30:00 12/30/2002 0930 0.94 0.94 0.94 0.94 571466 

あなたは予想通りdtypesがあることがわかります。

In [7]:  
df.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0 
Data columns (total 8 columns): 
Date_Time 1 non-null datetime64[ns] 
Date   1 non-null object 
Time   1 non-null object 
Open   1 non-null float64 
High   1 non-null float64 
Low   1 non-null float64 
Close  1 non-null float64 
Volume  1 non-null int64 
dtypes: datetime64[ns](1), float64(4), int64(1), object(2) 
memory usage: 144.0+ bytes 

Answer 2

これは動作するはずですが、私は良い方法があるかどうかわからない：

from StringIO import StringIO 

fh = StringIO('''"Date","Time","Open","High","Low","Close","Volume" 
12/30/2002,0930,0.94,0.94,0.94,0.94,571466''') 

df = pd.read_csv(fh, dtype={'Time':object}) 
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time']) 

print df 

出力：

  Date Time Open High Low Close Volume   Timestamp 
0 12/30/2002 0930 0.94 0.94 0.94 0.94 571466 2002-12-30 09:30:00 

Answer 3

あなたは何の区切り形式を指定することで、そこには存在しないというパンダを伝えることができます日付の。 %H%Mは、Pythonに割り切れない時間があることを伝えます。たとえば、除算値が:の場合は、format='%H:%M'を使用します。

すべてを読み込んで、データフレームがdfとしてロードされていると仮定します。

from pandas import pandas 

# file loading and such 

asset['Date'] = pandas.to_datetime(asset['Date']) 
asset['Time'] = pandas.DatetimeIndex(pandas.to_datetime(asset['Time'], format = '%H%M')).time 

あなたにPythonの3人については

 Date  Time Open High Low Close Volume 
0 2002-12-30 09:30:00 0.94 0.94 0.94 0.94 571466 

与える：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H%M').dt.time 

はあなたに

  Date  Time Open High Low Close Volume 
0 12/30/2002 09:30:00 0.94 0.94 0.94 0.94 571466