解析日期并从 .csv 创建时间序列答案

【问题标题】：Parse dates and create time series from .csv解析日期并从 .csv 创建时间序列
【发布时间】：2017-02-22 11:09:27
【问题描述】：

我正在使用一个简单的 csv 文件，其中包含有关卡路里摄入的数据。它有 4 列：cal、day、month、年份。它看起来像这样：

cal        month  year  day
3668.4333      1  2002   10
3652.2498      1  2002   11
3647.8662      1  2002   12
3646.6843      1  2002   13
...
3661.9414      2  2003   14

# data types
cal      float64
month      int64
year       int64
day        int64

我正在尝试做一些简单的时间序列分析。因此，我想将month、year 和day 解析为单个列。我使用pandas 尝试了以下操作：

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame, Panel

data = pd.read_csv('time_series_calories.csv', header=0, pars_dates=['day', 'month', 'year']], date_parser=True, infer_datetime_format=True)

我的问题是：（1）如何解析数据和（2）定义新列的数据类型？我知道还有很多其他类似的问题和答案（例如，请参阅here、here 和 here）——但到目前为止我还不能让它发挥作用。

【问题讨论】：

标签： python-3.x csv parsing pandas time-series

【解决方案1】：

您可以使用参数parse_dates 在list 中定义列名read_csv：

import pandas as pd
import numpy as np
import io

temp=u"""cal,month,year,day
3668.4333,1,2002,10
3652.2498,1,2002,11
3647.8662,1,2002,12
3646.6843,1,2002,13
3661.9414,2,2003,14"""
#after testing replace io.StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), parse_dates=[['year','month','day']])

print (df)
  year_month_day        cal
0     2002-01-10  3668.4333
1     2002-01-11  3652.2498
2     2002-01-12  3647.8662
3     2002-01-13  3646.6843
4     2003-02-14  3661.9414

print (df.dtypes)
year_month_day    datetime64[ns]
cal                      float64
dtype: object

然后你可以重命名列：

df.rename(columns={'year_month_day':'date'}, inplace=True)
print (df)
        date        cal
0 2002-01-10  3668.4333
1 2002-01-11  3652.2498
2 2002-01-12  3647.8662
3 2002-01-13  3646.6843
4 2003-02-14  3661.9414

或者更好的方法是将带有新列名的dictionary 传递给parse_dates：

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), parse_dates={'dates': ['year','month','day']})

print (df)
       dates        cal
0 2002-01-10  3668.4333
1 2002-01-11  3652.2498
2 2002-01-12  3647.8662
3 2002-01-13  3646.6843
4 2003-02-14  3661.9414

【讨论】：