pandas 如何将对象转换为 DateTime

Question

我有一个非常混乱的文件，其中有我需要读取的日期时间并将其用作索引。（我添加这个是为了澄清它看起来如何我的数据）。我凌乱的文件是日期时间所在的样子：

31.01.2016 13:59:13 31.01.2016 13:59:13 31.01.2016 14:39:20 31.01.2016 14:39:20 31.01.2016 15:19:27 31.01.2016 15:19:27 31.01.2016 15:59:34 31.01.2016 15:59:34 31.01.2016 16:39:41 31.01.2016 16:39:41 31.01.2016 17:19:48 31.01.2016 17:19:48 31.01.2016 17:59:55 31.01.2016 17:59:55 31.01.2016 18:40:02

我读取文件的代码是下一个（真是乱七八糟的文件）：

df = pd.melt(pd.read_csv(file, delimiter='\t', skiprows=3, index_col=0, decimal=",").rename(columns={"Unnamed: 1":"Depth [m]"}), id_vars=["Depth [m]"], var_name="Date", value_name="Temperature").set_index("Date"))

我得到的结果是一个 DataFrame。这个 DataFrame 有一列应该转换为 DateTime (Date)，之后，我将把它用作索引。当我阅读 DataFrame 并尝试将日期转换为 DateTime 时，它不起作用。在这一步中，日期是一个“对象”。我的数据如下所示：

                  Date  Depth [m]  Temperature
0  01.01.2016 00:32:09        0.0        26.59
1  01.01.2016 01:12:16        0.0        26.67
2  01.01.2016 01:52:23        0.0        26.45
3  01.01.2016 02:32:30        0.0        26.41
4  01.01.2016 03:12:37        0.0        26.43

当我应用带有“强制”的 pd.to_datetime() 时，接下来会发生：

df["Date] = pd.to_datetime(df["Date], errors="coerce", format= "%d.%m.%Y %H:%M:%S" )
DatetimeIndex: 10001662 entries, 2016-01-01 00:32:09 to 2015-12-31 23:52:02

这可行，但我在

中得到了很多 NAT 值

当我使用“忽略”应用 pd.to_datetime() 并检查接下来发生的 DF 信息时：

df["Date] = pd.to_datetime(df["Date], errors="ignore", format= "%d.%m.%Y %H:%M:%S" )

剧照和对象

Index: 10001662 entries, 01.01.2016 00:32:09 to 31.12.2015 23:52:02

当我应用带有“raise”的 pd.to_datetime() 时，它不起作用。

你知道我做错了什么吗？

Answer 1

终于明白了。我没有将格式应用于日期。我用过这个：

df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], errors="coerce", dayfirst=True )

我得到了我想要的，即使数据框中有重复的值。我必须放弃它们。

df = df.reset_index()
df = df.drop_duplicates(keep="first")

一切就绪。

pandas 如何将对象转换为 DateTime

How to convert an object into DateTime in pandas

python

datetime

python-datetime

pandas

pandas-datareader