操作df时DataFrame源csv被覆盖

Question

我正在玩DataFrames，我从*.csv 读取了一些数据

df = pd.DataFrame.from_csv(report_csv_path)

,duration,end,start
0,19800000,2019-03-28T17:00:00+02:00,2019-03-28T11:30:00+02:00
1,12600000,2019-03-28T10:00:00+02:00,2019-03-28T06:30:00+02:00
2,3600000,2019-03-27T21:00:00+02:00,2019-03-27T20:00:00+02:00

然后我做一些不起作用的事情，比如尝试解析和设置值等，下次我想做其他事情时，数据消失了，csv 只包含我刚刚尝试修改的单个列例如（这失败了，因为我还没有弄明白，但如果它不修改源就好了）

parse_timestamp = lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z")

for (i, row) in df.iterrows():
    df.at[i, "start"] = parse_timestamp(row["start"])

df 是否仍然连接到该文件？如果是这样，我怎样才能断开这个连接，以免它破坏我的文件？

Answer 1

不是一个完整的答案，但评论太长了。

不，read_csv 完成后会关闭文件处理程序，因此那里没有连接。

其次，你不需要iterrows，它非常慢，转换日期时间，你可以这样做：

df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])

并且 pandas 将检测（大多数）常见的日期时间格式。您甚至可以将该流程集成到read_csv：

df = pd.read_csv(report_csv_path, parse_dates=['start'])