Python - 读取熊猫列并将其转换为日期时间时的问题

Question

我有一个问题，在其他 stackoverflow 页面上以不同方式讨论过，但我找不到任何可以解决我奇怪问题的解决方案。我有一个 Excel 文件（.xlsx），我读取并存储在数据框中。其中一列称为“时间”，数据格式为“2018/10/13 14:29:00”。 在我的 python 脚本中，我需要将此列从对象类型（这是我在查询 python 时可以看到的类型）转换为 datetime 并将这种新格式保存在一个名为“date_time_fmt”的新列中。

这实际上是我的脚本，我在其中尝试了我在 stackoverflow 中找到的所有可能的解决方案：

try:
    df_accounts_followed['date_time_fmt'] = df_accounts_followed['time'].astype('datetime64[ns]')
except Exception as e:
    print("Error 1")
    exception_short_name = type(e).__name__
    print("Error Type:            {}".format(   exception_short_name))
    print("Error description:     {}".format(   e))            

    try:
        df_accounts_followed['time'] = df_accounts_followed['time'].astype('|S')
        name_dtype = df_accounts_followed['time'].dtype.name
        print("df_accounts_followed['time']   is now of type:  {}".format(name_dtype))
        df_accounts_followed['date_time_fmt'] = df_accounts_followed['time'].astype('datetime64[s]')
    except Exception as e:
        try:
            print("Error 2")
            exception_short_name = type(e).__name__
            print("Error Type:            {}".format(   exception_short_name))
            print("Error description:     {}".format(   e))   

            df_accounts_followed['date_time_fmt'] =   pd.to_datetime(df_accounts_followed['time'], format = '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
        except Exception as e:                    
            print("Error 3")
            exception_short_name = type(e).__name__
            print("Error Type:            {}".format(   exception_short_name))
            print("Error description:     {}".format(   e))

            try:
                df_accounts_followed['date_time_fmt'] =  df_accounts_followed['time'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y/%m/%d %H:%M:%S'))

            except Exception as e:                    
                print("Error 4")
                print("Error line num:      {}".format(sys.exc_info()[-1].tb_lineno))
                exception_short_name = type(e).__name__
                print("Error Type:            {}".format(   exception_short_name))
                print("Error description:     {}".format(   e))

                input("Enough !")

现在，当我运行脚本时，会发生这种情况。第一次尝试出现此错误：

Error when filtering   df_excel_actions_report    dataframe.
Error Type:            ValueError
Error description:     Error parsing datetime string "2018/10/13 14:29:00" at position 4

这是我第二次尝试后得到的错误：

Error Type:            ValueError
Error description:     Error parsing datetime string "2018/10/13 14:29:00" at position 4

这是我第三次尝试后得到的错误：

Error Type:            TypeError
Error description:     <class 'bytes'> is not convertible to datetime

这是我上次尝试时遇到的错误：

Error Type:            TypeError
Error description:     strptime() argument 1 must be str, not bytes

此时我的绝望程度相当高。我希望有人可以帮助我。这些是我阅读的一些页面：time.strptime() - argument 0 must be str, not bytes、Convert Pandas Column to DateTime II、pandas convert string columns to datetime, allowing missing but not invalid。 谢谢

Answer 1

不确定这是否会对您有所帮助，但我最近偶然发现了 <class 'bytes'> is not convertible to datetime 错误，这就是我解决它的方法。

我的数据框看起来像这样，注意索引值是字节字符串：

Times   
b'2018-07-01_00:00:00'  0.006036
b'2018-07-01_01:00:00'  0.000000
b'2018-07-01_02:00:00'  0.000000
b'2018-07-01_03:00:00'  0.000000

解决方案是解码Times 索引，然后使用自定义格式将它们转换为日期时间。

pandas.to_datetime(df.index.astype('str'),
                   format="%Y-%m-%d_%H:%M:%S")

在您上面的代码（尝试 3）中，这看起来像：

df_accounts_followed['date_time_fmt'] = pd.to_datetime(df_accounts_followed['time'].astype('str'),
                                                       format = '%Y/%m/%d %H:%M:%S')