pandas.to_csv .rstrip 未正确解析时间日期。 [熊猫] [蟒蛇]

Question

在我的 .csv 文件中遇到了一些问题。默认日期在我的 csv 文件中格式化为单元格内的1/12/2011 0:00，但是当我突出显示单元格时显示1/12/2011 12:00:00 AM。我要做的是从多个列中删除0:00 (12:00:00 AM)。我正在尝试使用.rstrip 电话，希望能纠正这个问题。下面是我的代码，它可以编译，但不会删除 .csv 文件中的 0:00 或 now 1/12/2011 12:00:00 AM 默认值。我不确定如何解决这个问题，任何建议都会受到欢迎。谢谢。

第一次尝试：

df = pd.read_excel ('.xlsx', header=None)
df.to_csv('.csv', header=None, index=False)
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 0:00")
df = pd.read_csv('.xlsx', index_col=[5,8,12], date_parser=dateparse)

第二次尝试：

df = pd.read_excel ('.xlsx', header=None)
df.to_csv('.csv', header=None, index=False)
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 12:00:00 AM")
df = pd.read_csv('.xlsx', index_col=[5,8,12], date_parser=dateparse)

注意：如您所见，我正在从 .xlsx 转换为 .csv，并认为在 .csv 格式中更正日期会更容易。此外，在 .xlsx 文件中，日期列未按时间格式化，因此我不确定发生了什么。

Answer 1

您可以首先将其从格式功能中排除，并使用dateutil.pareser 中的parse：

from dateutil.parser import parse  
dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y')

或者如果你想继续使用你的方法，那么小时格式是 2 位而不是 1，所以去掉 00:00 而不是 0:00 如下：

dateparse = lambda x: parse(x).strftime('%m/%d/%Y %H:%M').rstrip(" 00:00")