pandasデータフレーム列をnp.datetime64に変換

Question

年、月、日、時および分の列を含む.csvファイルから読み取ったパンダデータフレームにnp.datetime64列を追加し、インデックスとして使用したいとします。私は、別々の列を組み合わせてdatetime文字列の列を作成しました。

import numpy as np 
import pandas as pd 
filename = 'test.csv' 
df = pd.read_csv(filename, header=0, usecols = [2,3,4,5,6], names = ['y','m','d','h','min'],dtype = {'y':'str','m':'str','d':'str','h':'str','min':'str'}) #read csv file into df 
df['datetimetext'] = (df['y']+'-'+df['m']+'-'+df['d']+' '+df['h']+':'+df['min']+':00') 

ので、データフレームは、次のようになります。

  y m d h min datetimetext 
0  1993 09 06 00 30 1993-09-06 00:30:00 
1  1993 09 06 01 00 1993-09-06 01:00:00 
2  1993 09 06 01 30 1993-09-06 01:30:00 
3  1993 09 06 02 00 1993-09-06 02:00:00 
4  1993 09 06 02 30 1993-09-06 02:30:00 
...... 

今、私は私が

df['datetime'] = np.datetime64(df['datetimetext']) 

を書きたいnp.datetime64

としてフォーマット日時に列を追加したいが、エラーが発生する

ValueError: Could not convert object to NumPy datetime 

データフレームの各行を反復処理する必要がありますか、より洗練されたソリューションがありますか？あなたが持っているものと

Answer 1

最も簡単な方法は、あなたの列が適切に命名されている場合は、名前の列から直接変換することができ、しかし

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetimetext']) 

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LINK TO DOCS

です。私は次の変換を実行し、ワンショット

df.index = pd.to_datetime(df) 
df