python - pd.read_csv(parse_dates... [date_formatter=]) 返回 dtype 'object' 而不是 'datetime64'

Question

我的输入 CSV 有两个时间戳格式的日期时间列“开始时间”和“结束时间”。

我可以解析时间戳，但无法将结果列设为 datetime64？!

无论我是否使用自定义日期格式化程序mdb_to_datetime()或将其注释掉。它们仍然是“np.object”，它是“np.string”的包装器。 (这会导致稍后的日期算术崩溃。)

尝试在 read_csv 失败后在结果对象(字符串)列上组合 cal['Start Time'].astype(np.datetime64) 也失败。

from datetime import datetime

def mdb_to_datetime(ts):
    """Convert Access MDB to datetime"""
    return datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

cal = pd.read_csv('my.csv', header=0,
    usecols = ['Start Time','End Time','Summary'],
    parse_dates = ['Start Time','End Time'] )
    #, date_parser = mdb_to_datetime )

# my.csv looks like (uninteresting columns removed):
Start Time,End Time,Summary
"1209396600","1209429000","some event"
"1226163600","1226206800","another event"

<小时/>

附录:1)感谢@merlin2011，现在这似乎可以满足我的需要，但是有人可以缩短这条线吗？

def mdb_to_datetime(ts):
    return np.datetime64(datetime.fromtimestamp(ts).strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))

2)还有其他人认为文档没有告诉您自定义日期格式化程序应该返回np.datetime64的任何地方吗？

Answer 1

回答您的问题:

2)自定义日期格式化程序不必返回np.datetime64，只要像日期时间一样就很好(文档说:“将字符串转换为日期时间实例”)。所以datetime.datetime就可以了，不需要将其转换为字符串。

1)这也是第一个问题，您可以通过省略 strftime 来缩短它:

def mdb_to_datetime(ts):
    return datetime.fromtimestamp(float(ts))

您还可以使用 pandas to_datetime 函数:pd.to_datetime(ts, unit='s')