如何导入“M-d-y h-m”格式的时间数据？答案

【问题标题】：How to import time data in the format of “M-d-y h-m”?如何导入“M-d-y h-m”格式的时间数据？
【发布时间】：2021-12-19 07:55:55
【问题描述】：

来自csv的样本数据如下所示：

datetime,symbol,price,volume
10/1/2020 9:00,XYZ,10.68,375
10/1/2020 9:00,XYZ,10.9,66
10/1/2020 9:00,XYZ,11.42,103
10/1/2020 9:00,XYZ,12.62,280
10/1/2020 9:00,XYZ,10.73,23
10/1/2020 9:00,XYZ,11.44,299
10/1/2020 9:00,XYZ,12.66,152
10/1/2020 9:00,XYZ,11.04,401
10/1/2020 9:00,XYZ,10.61,392
10/1/2020 9:00,XYZ,11.21,473

我执行了以下行来读取数据：

schemaTB = extractTextSchema(csvFile)
update schemaTB set type="DATETIME" where name="datetime"
schemaTB[`format]=["M-d-y h:m:s",,,];
t = loadText(csvFile,,schemaTB)

但是却报错：

t = loadText(csvFile, , schemaTB) => Invalid temporal format M-d-y h:m:s

【问题讨论】：

您可能正在寻找这种格式：formats

标签： python dolphindb

【解决方案1】：

您可以使用 pandas 来完成此任务。
首先，您应该在导入 csv 时阅读具有正确类型的日期时间列。然后你转换成你想要的格式：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(csvFile, sep=",", parse_dates=['datetime'])
df["datetime"].dt.strftime("%m-%d-%Y %H:%M:%S")
print(df)

输出：

             datetime symbol  price  volume
0 2020-10-01 09:00:00    XYZ  10.68     375
1 2020-10-01 09:00:00    XYZ  10.90      66
2 2020-10-01 09:00:00    XYZ  11.42     103
3 2020-10-01 09:00:00    XYZ  12.62     280
4 2020-10-01 09:00:00    XYZ  10.73      23
5 2020-10-01 09:00:00    XYZ  11.44     299
6 2020-10-01 09:00:00    XYZ  12.66     152
7 2020-10-01 09:00:00    XYZ  11.04     401
8 2020-10-01 09:00:00    XYZ  10.61     392
9 2020-10-01 09:00:00    XYZ  11.21     473

编辑：您甚至可以使用 lambda 函数以正确的格式直接导入：

df = pd.read_csv(csvFile, sep=",", parse_dates=['datetime'], date_parser=lambda d: pd.Timestamp(d).strftime("%m-%d-%Y %H:%M:%S"))

【讨论】：