如何处理 7 位小数精度而不是 6 位的微秒
How to handle microseconds with 7 decimal precision instead of 6
我正在 python (3.5) 中处理一个包含日期字段的 csv。日期包含 7 微秒精度而不是 6 微秒，我认为这是 strptime 可以处理的最大值。
在不删除字段最后一个字符的情况下，有没有办法使它成为日期时间对象？
具体代码如下：
d = '2015-07-03 17:29:34.5940379'
pd.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
ValueError: unconverted data remains: 9
如果这是您的数字所采用的格式，只需使用 pd.to_timestamp(d)
datetime.datetime 对象只有微秒分辨率（6 位数），但 Pandas Timestamps 是 Numpy datetime64 对象。
我正在 python (3.5) 中处理一个包含日期字段的 csv。日期包含 7 微秒精度而不是 6 微秒，我认为这是 strptime 可以处理的最大值。
在不删除字段最后一个字符的情况下，有没有办法使它成为日期时间对象？
具体代码如下：
d = '2015-07-03 17:29:34.5940379'
pd.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
ValueError: unconverted data remains: 9
如果这是您的数字所采用的格式，只需使用 pd.to_timestamp(d)
datetime.datetime 对象只有微秒分辨率（6 位数），但 Pandas Timestamps 是 Numpy datetime64 对象。