python - 将 ns 精度的字符串转换为 Pandas 数据框中的日期时间

Question

我很难将 ns 精度的字符串转换为 Pandas 数据帧中的日期时间格式。

我有一个如下所示的数据框:

print df
     Event     Time
0    A         08:00:00.123456789
1    B         08:00:00.234567890
2    C         08:00:00.345678901

我想在不丢失 ns 精度的情况下将时间列从字符串转换为日期时间。我试过以下:

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

但是当我打印 df 时，我发现我只有 us 精度。

df['时间'] = df['时间'].astype('datetime64[ns]')

但是这里我得到一个错误，比如

"Error parsing datetime string "08:00:00.345678901" at position 2"

Answer 1

以下对我有用:

>>> df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S.%f')
>>> df
  Event                          Time
0     A 1900-01-01 08:00:00.123456789
1     B 1900-01-01 08:00:00.234567890
2     C 1900-01-01 08:00:00.345678901

如 documentation for pd.to_datetime 中关于 format 参数的说明:

strftime to parse time, eg “%d/%m/%Y”, note that “%f” will parse all the way up to nanoseconds.