使用Pandas在Python中解析日期

Question

所以我的问题是，当我第一次运行此代码时，它正确地给了我结果，即格式为2013-01-23。

但是，当我下次尝试运行此代码时，没有得到正确的结果（给出的输出为23/01/2013）。

为什么第二次不一样？

from pandas import *
fec1 = read_csv("/user_home/w_andalib_dvpy/sample_data/sample.csv")

def convert_date(val):
    d, m, y = val.split('/')
    return datetime(int(y),int(m),int(d))

# FECHA is the date column name in raw file. format: 23/01/2013
fec1.FECHA.map(convert_date)
fec1.FECHA

Answer 1

通过将parse_dates=['yourdatecolumn']和date_parser=convert_date传递给pandas.read_csv方法，可以在读取csv时完成使用pandas解析日期的pandas.read_csv 。

与加载数据然后解析日期相比，以这种方式进行操作要快得多。

两次执行相同的操作时获得不同输出的原因可能是由于解析日期时，您将D / M / Y作为输入，而将Y / M / D作为输出。 它基本上每次都会翻转D和Y。