在 Python 中转换为日期时间类型的问题答案

【问题标题】：Trouble with Converting to Datetime Type in Python在 Python 中转换为日期时间类型的问题
【发布时间】：2020-11-14 18:20:17
【问题描述】：

我有一个类似于以下内容的 Pandas 数据框：

valid               Measurement  Room
2014-02-03 12:48    0.50         23
2014-02-03 12:53    0.43         23
2014-02-03 12:59    0.21         23
2014-02-03 13:06    0.23         23
2014-02-03 13:13    0.10         23
...

我正在尝试阅读这些日期。它们目前是字符串，但我想将它们读作date time；但是，效果并不好。

def hourlyDataSet(fp):
  df = pd.read_csv(fp)#data frame
  df[['day', 'time']] = df['valid'].str.split().apply(pd.Series)
  mat='%Y-%m-%d %H:%M'
  df['datetime'] = pd.to_datetime(df['time'],format = mat)
  newdf =  df.groupby(pd.Grouper(key = "datetime",freq= "H")).sum()
  return df

使用上述函数，我收到此错误：

ValueError: time data '12:48' does not match format '%Y-%m-%d%H:%M' (match)

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe date

【解决方案1】：

如果拆分'valid'，那么mat与'time'的格式不匹配
函数应该如下

def hourlyDataSet(fp):

    # read the data file
    df = pd.read_csv(fp)

    # convert the valid column, to a datetime format
    df['valid'] = pd.to_datetime(df['valid'], format='%Y-%m-%d %H:%M')

    # use .Grouper on the datetime column
    newdf =  df.groupby(pd.Grouper(key="valid", freq="H")).sum()

    return newdf

【讨论】：