julia - 在 Julia 中解析 CSV 文件中的日期时间

Question

我是 Julia 的新手，所以我只想了解基础知识。
我正在尝试将 CSV 文件读入 DataFrame:

abc = CSV.File("ABC.csv")

格式如下:

2016-01-04T14:16:00Z,103.71,103.71,103.71,103.71,23300

我原以为 Julia 能够识别 ISO8601 时间戳并将其解析为 DateTime ，但它似乎没有这样做。由此产生的 typeof是 String .
因此，我的问题有两个方面:

如何让 CSV.jl 在导入时解析 DateTime？

如何从字符串实例化 DateTime。

Answer 1

您需要 Dates标准库。假设您有以下 ABC.csv文件:

datetime,x,y,z,w,n
2016-01-04T14:16:00Z,103.71,103.71,103.71,103.71,23300

您已经知道如何阅读它:

julia> using CSV

julia> csv = CSV.File("ABC.csv")
1-element CSV.File{false}:
 CSV.Row: (datetime = "2016-01-04T14:16:00Z", x = 103.71, y = 103.71, z = 103.71, w = 103.71, n = 23300)

请注意，您可以使用以下方法访问列:

julia> csv.datetime
1-element PooledArrays.PooledVector{String, UInt32, Vector{UInt32}}:
 "2016-01-04T14:16:00Z"

这种格式并不完全是默认支持的 ISO 格式。您可以使用以下方法将其转换为日期时间对象:

julia> using Dates

julia> DateTime(csv.datetime[1], "yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ")
2016-01-04T14:16:00

现在我们知道如何转换列的单个条目，我们可以使用 Julia 的广播语法应用于所有条目:

julia> DateTime.(csv.datetime, "yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ")
1-element Vector{DateTime}:
 2016-01-04T14:16:00

然后，您可以将结果列保存在新表中。在 Julia 中，CSV.jl 表与最流行的 DataFrames.jl 表不同。您可以在开始处理管道之前轻松转换为它:

julia> using DataFrames

julia> csv |> DataFrame
1×6 DataFrame
 Row │ datetime              x        y        z        w        n     
     │ String                Float64  Float64  Float64  Float64  Int64 
─────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────
   1 │ 2016-01-04T14:16:00Z   103.71   103.71   103.71   103.71  23300

总之，以下脚本可用于转换数据:

using DataFrames
using Dates
using CSV

df = CSV.File("ABC.txt") |> DataFrame

df.datetime = DateTime.(df.datetime, "yyyy-mm-ddTHH:MM:SSZ")

您可以在文档字符串 ?DateTime 中找到更多信息.
可能存在替代解决方案，您可以使用 types 通知 CSV.jl 正确的类型。关键字选项。检查文档字符串 ?CSV.File .