我看到许多张贴到StackOverflow的数据帧如下所示:
a dt b
0 -0.713356 2015-10-01 00:00:00 -0.159170
1 -1.636397 2015-10-01 00:30:00 -1.038110
2 -1.390117 2015-10-01 01:00:00 -1.124016
我仍然没有找到一个好方法,可以使用^{
我认为关键是parse_dates
参数:
parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
* boolean. If True -> try parsing the index.
* list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> try parsing columns 1, 2, 3 each as a separate date column.
* list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> combine columns 1 and 3 and parse as a single date column.
* dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> parse columns 1, 3 as date and call result ‘foo’
pd.read_clipboard(parse_dates={'dt': [1, 2]})
引发异常NotImplementedError: file structure not yet supported
当我尝试跳过第一行pd.read_clipboard(parse_dates=[[1, 2]], names=['a', 'dt1', 'dt2', 'b'], skiprows=1, header=None)
时,我得到了相同的异常
其他人是如何做到这一点的
如果它对某人有帮助,我现在做的是:
我就是这么做的。首先,确保列之间有两个空格:
请注意,datetime列在日期和时间之间有一个空格。这很重要。接下来,我使用类似这样的方法加载它:
是的,这不是一个完全自动化的过程,但只要处理要复制的小数据帧,它就不是那么糟糕。尽管我愿意看到更好的选择
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