カラム文字列をdatetime値に変換/解析する - pandas

Question

私は熱シミュレーションのcsv出力を持っていますが、これはpandasを使ってデータ解析を行いたいのです。

はパンダのデータフレームにcsvファイルをインポートしたので、私は、タイムスタンプを操作し、そのようにインポートしたいと思います。

開始形式は次のとおりです（スペースで始まり、米国のデータ形式と年がありません）。

' 05/01 01:00:00' 
    ' 05/01 02:00:00' 
    ' 05/01 03:00:00' 
    ' 05/01 04:00:00' 
    ' 05/01 05:00:00' 

私は次のように書いたループ機能、でそれに対処するためにadvicedた：

これは正常に動作し、私がしたい日時書式を返し

raw_datetime = df[' Date/Time'] #original data column 

timestamp = [] 
for ns in raw_datetime: 
    #timestamp.append(ns[5:7] + '.' + ns[2:4] + '_' + ns[9:11] + '00h') 
    timestamp.append('2016' + '/' + ns[2:4] + '/' + ns[5:7] + '_' + ns[9:11] + ':00') 

。

['2016/05/01_01:00', '2016/05/01_02:00', '2016/05/01_03:00', '2016/05/01_04:00'] 

しかし、これはそれがリストではなく、シリーズを必要とするようだと、pd.to_datetime機能により使用できない場合が表示されます（？）。

私は、構文解析の概念に出くわしたととしてWUCH函数：月と日をひっくり返すと存在していない2016年の情報を追加しながら

raw_datetime.str.extract('string', expand=True) 

しかし、私は、私はそれを行うことができるかわかりません生データ内にある。

ありがとうございます！

編集：コードはN.B. の下に追加しましたネイティブフォーマットは、 '5月1日午前1時00分○○秒' すなわち：ダブルスペース、月、日、ダブルスペース、HH、MM、SS）]

最初の試み

df = pd.read_csv('./SimResults.csv') 
a = pd.to_datetime(df[' Date/Time'], format=' %m/%d %H:%M:%s') 

第二の試み：

df = pd.read_csv('./SimResults.csv') 
raw_datetime = df[' Date/Time'].str.lstrip(' ') 
raw_datetime = ('2016/') + raw_datetime 
b = pd.to_datetime(raw_datetime, format='%Y/%m/%d %H:%M:%S') 

Answer 1

あなたはそれがデフォルト形式ではありませんので、to_datetime機能にあなたのフォーマットを指定する必要があります。

pd.to_datetime(x, format='%Y/%m/%d_%H:%M')