日期和时间的异常格式：希望转换为日期时间对象答案

【问题标题】：Unusual formatting for date and times: wish to convert to datetime objects日期和时间的异常格式：希望转换为日期时间对象
【发布时间】：2017-12-07 14:12:05
【问题描述】：

我有一个 .csv 文件，其中包含三列，一列表示日期，一列表示时间，第三列表示关联值。各列如图：

date        time        value
02112017    143335      1.79
03112017    153540      0.86
04112017    164015      2.79
05112017    135150      3.50

将 .csv 文件上传到 Python 并查询数据类型后，“日期”和“时间”为整数值，“值”为浮点值。

我想将“日期”和“时间”列组合成一个日期时间对象列，然后我可以针对“值”列绘制时间序列。因此：

date        time       datetime
02112017    143335     02-11-2017 14:33:35

我尝试连接这些值，然后使用 pd.to_datetime 将它们转换为日期时间对象，但得到一系列错误消息 - 包括消息：

ValueError: unconverted data remains: 00

如果有人能指出我所缺少的东西，我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

先连接列，然后使用to_datetime：

s = df['date'] + ' ' + df['time'].astype(str)
df['datetime'] = pd.to_datetime(s, format='%d%m%Y %H%M%S')
print (df)
       date    time value            datetime
0  02112017  143335  1.79 2017-11-02 14:33:35
1  03112017  153540  0.86 2017-11-03 15:35:40
2  04112017  164015  2.79 2017-11-04 16:40:15
3  05112017  135150  3.50 2017-11-05 13:51:50

【讨论】：

不错的一个。在我的情况下，我必须将第一个语句替换为： s = df['date'].astype(str) + ' ' + df['time'].astype(str) 或 s = df['date'].map (str) + ' ' + df['time'].map(str) 因为 csv 数据不是 str 格式。无论如何谢谢。
谢谢！我也有同样的问题，我必须在我的“日期”列中包含“astype（str）”。但除此之外它奏效了。现在来研究如何绘制这个！