我有一个6列的text.csv文件。我想要两列读入作为日期,以便以后的差异。但是,我只得到一个列作为datetime返回。有什么想法吗
另外,我有几个空日期返回nan而不是0(零)如na_值=0
import pandas as pd
CSV = 'text.csv'
df = pd.read_csv(CSV,
skiprows = 0,
na_values = 0,
parse_dates = ['Date of Sign Up', 'Birth Date'],
usecols = ['Date of Sign Up', 'A', 'B', 'C', 'D', 'Birth Date'])
df.info() # Check info for column types and nan...
RangeIndex: 969 entries, 0 to 968
Data columns (total 6 columns):
Date of Sign Up 969 non-null datetime64[ns]
A 969 non-null object
B 969 non-null object
C 969 non-null object
D 969 non-null object
Birth Date 969 non-null object ## <== Why doesn't this column read as datetime?
dtypes: datetime64[ns](1), object(5)
memory usage: 45.5+ KB
有一个问题,
Birth Date
中的某些值至少包含一个不可解析的datetime,因此read_csv
不会自动解析列您可以通过以下方式检查此值:
另一个解决方案是将这个有问题的值解析为
NaT
:我尝试测试
0
是否正确解析为NaT
:如果有一些不可解析的值:
相关问题 更多 >
编程相关推荐