從CSV文件轉換數據框中的日期格式

Question

我需要將csv文件的日期格式轉換為正確的pandas格式，以便以后進行排序。 我當前的格式無法在大熊貓中進行合理的交互，因此我不得不進行轉換。

這是我的csv文件的樣子：

ARTIST,ALBUM,TRACK,DATE
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,23 Nov 2019 02:08
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,23 Nov 2019 02:11
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,23 Nov 2019 02:15

到目前為止，我已經通過執行以下操作成功將其轉換為熊貓格式：

df= pd.read_csv("mycsv.csv", delimiter=',')
convertdate= pd.to_datetime(df["DATE"])
print convertdate

####

#Original date format: 23 Nov 2019 02:08
#Output and desired date format: 2019-11-23 02:08:00

但是，這只會更改整個“ DATE”列中的值。 打印csv文件的數據框仍然會輸出原始的，未轉換的日期格式。 我需要將轉換后的格式附加到源csv文件中。

我想要的輸出將是

ARTIST,ALBUM,TRACK,DATE
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,2019-11-23 02:08:00
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,2019-11-23 02:11:00
ARTIST1,ALBUM1,TRACK1,2019-11-23 02:15:00

Answer 1

dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv('mycsv.csv', parse_dates=['DATE'], date_parser=dateparse)

Answer 2

read_csv方法有很多選項。 確保以所需的格式讀取數據，而不是稍后進行修復。

df = pd.read_csv('mycsv.csv"', parse_dates=['DATE'])

只需將要轉換的列名傳遞給parse_dates參數即可。

原始代碼中有2個問題。 它不是原始數據框的一部分，因為轉換后沒有將其保存回到列中。

所以代替：

convertdate= pd.to_datetime(df["DATE"])

使用：

df["DATE"]= pd.to_datetime(df["DATE"])

順便說一句， 停止使用python 2 。