13

data.csv次のような名前のcsvファイルがあります

TS;val
10:00;0.1
10:05;0.2
10:10;0.3
10:15;0.4

このスクリプトを使用してこのcsvファイルを読み取りました

#!/usr/bin/env python
import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
    yyyy = 2013
    mm = 2
    dd = 1

    df = pd.read_csv('data.csv', sep=';', parse_dates=[0], index_col=0)

    print(df)

私はこれを得る

                     val
TS                      
2013-06-17 10:00:00  0.1
2013-06-17 10:05:00  0.2
2013-06-17 10:10:00  0.3
2013-06-17 10:15:00  0.4

すべての DateTimeIndex の日付を 2013-02-01 に変更したい

                     val
TS                      
2013-02-01 10:00:00  0.1
2013-02-01 10:05:00  0.2
2013-02-01 10:10:00  0.3
2013-02-01 10:15:00  0.4

これを行う簡単な方法は何ですか?

4

3 に答える 3

17

タイムスタンプにはreplaceメソッドがあります (datetimes と同様):

In [11]: df.index.map(lambda t: t.replace(year=2013, month=2, day=1))
Out[11]:
array([Timestamp('2013-02-01 10:00:00', tz=None),
       Timestamp('2013-02-01 10:05:00', tz=None),
       Timestamp('2013-02-01 10:10:00', tz=None),
       Timestamp('2013-02-01 10:15:00', tz=None)], dtype=object)

したがって、インデックスを次のように設定します。

In [12]: df.index = df.index.map(lambda t: t.replace(year=2013, month=2, day=1))

date_parser関数を に渡すことができることに言及する価値がありますread_csv。これは、より理にかなっています。

In [21]: df = pd.read_csv(file_name, sep=';', parse_dates=[0], index_col=0, 
                          date_parser=lambda time: pd.Timestamp('2013/02/01 %s' % time))

In [22]: df
Out[22]:
                     val
TS
2013-02-01 10:00:00  0.1
2013-02-01 10:05:00  0.2
2013-02-01 10:10:00  0.3
2013-02-01 10:15:00  0.4
于 2013-06-17T16:56:26.900 に答える
0

これを行うには2つの方法があります。最初のものは最も単純です: を使用し'string'.split(' ')ます。文字列の場合、とbb jjの 2 つの要素のリストが返されるため、最初の要素だけを取得します。bbjj

2 番目のオプションは、文字列から datetime オブジェクトを作成し、必要に応じて再フォーマットすることです。私の意見では、このソリューションの方が優れています。明日別の形式が必要な場合は、これがはるかに簡単になります。strptimeそうするには:ここに記載されている関数を使用します: http://docs.python.org/2/library/datetime.html#datetime.datetime.strptime

次に、datetime オブジェクトから文字列を返すには、単純にstrftime 関数を使用します。すべての異なる形式はここで入手できます: http://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

于 2013-06-17T16:54:46.373 に答える