转换 csv 列数据类型答案

【问题标题】：convert csv column data type转换 csv 列数据类型
【发布时间】：2018-01-26 14:36:53
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的 csv 表：

Subject,Exam_Date
Maths,4/13/2017
Physics,4/15/2016
English,42936

在此示例中，42936 实际上是 7/20/2017。由于 Excel 单元格数据类型是通用的，因此值已更改为 42936。

我有一个 python 脚本来读取这个 csv 文件。现在我需要将Exam_date 列类型转换为日期，同时将csv 文件读入DataFrame。

【问题讨论】：

标签： python pandas csv date dataframe

【解决方案1】：

您可以使用xlrd.xldate_as_tuple 将数字转换为日期元组，然后馈送到datetime 模块：

import datetime
import xlrd
df=pd.read_csv('test.csv')
converted_date = [ e if '/' in e else datetime.datetime(*xlrd.xldate_as_tuple(int(e),0)) for e in df["Exam_Date"] ]
df["Exam_Date"] = converted_date
df

df 将是：

    Subject Exam_Date
0   Maths   2017-04-13
1   Physics 2016-04-15
2   English 2017-07-20

【讨论】：

一个相关问题。如果我想将新值写入同一个 csv 文件。我该怎么做？
@hr02 您可以将新行添加到数据框 df 中，然后使用 pandas.DataFrame.to_csv 将新数据框写入 csv 文件，注意在函数中设置 index=False。

【解决方案2】：

你可以使用converters。

import xlrd
In [44]: def converter(x):
    ...:     try:
    ...:         return xlrd.xldate.xldate_as_datetime(int(x), 0)
    ...:     except (ValueError, TypeError):
    ...:         return x
    ...:     

In [45]: pd.read_csv('test.csv', converters={'Exam_Date': converter})
Out[45]: 
   Subject  Exam_Date
0    Maths 2017-04-13
1  Physics 2016-04-15
2  English 2017-07-20

【讨论】：

【解决方案3】：

只需使用带有分隔符的 read_table 作为 "," 以及 literal_eval 作为函数来转换相关列中的值。

recipes = pd.read_table("\souravD\PP_recipes.csv", sep=r',', names=["id", "i", "name_tokens", "ingredient_tokens", "steps_tokens", "techniques","calorie_level","ingredient_ids"], converters = {'name_tokens' : literal_eval, 'ingredient_tokens' : literal_eval, 'steps_tokens' : literal_eval, 'techniques' : literal_eval, 'ingredient_ids' : literal_eval},header=0)

Recipes dataframe after changing datatype

【讨论】：