पांडा सीएसवी फ़ाइलों में दिनांक पार्सिंग को स्वचालित करता है

पांडा दिनांक सहित स्वचालित रूप से डेटा प्रकारों का अनुमान लगाने की क्षमता के साथ सीएसवी फ़ाइलों से डेटा पुनर्प्राप्ति को सरल बनाता है। हालाँकि, यह कभी-कभी विशिष्ट दिनांक प्रारूपों को पहचानने में विफल रहता है, जैसे कि "2013-6-4" के रूप में प्रस्तुत किया गया।

समाधान: 'parse_dates' तर्क निर्दिष्ट करें

इस चुनौती से निपटने के लिए, 'parse_dates' तर्क। उदाहरण के लिए, "YYYY-MM-DD" प्रारूप में तारीखों वाले कॉलम को 'डेटटाइम' ऑब्जेक्ट के रूप में नामित करने के लिए, निम्नलिखित निष्पादित करें:

df = pandas.read_csv('test.dat', parse_dates=['datetime'], delimiter=r"\s ", names=['col1','col2','col3'])

यह संबंधित कॉलम को 'डेटटाइम' ऑब्जेक्ट में बदल देगा।

उन्नत अनुकूलन: दिनांक पार्सर फ़ंक्शन

अधिक जटिल दिनांक प्रारूपों के लिए, दिनांक पार्सर फ़ंक्शन नियोजित करें। ये कस्टम पार्सिंग तर्क निर्दिष्ट करने में अधिक लचीलापन प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" प्रारूप वाले 'डेटटाइम' कॉलम पर विचार करें:

from datetime import datetime
dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)

आप एकाधिक दिनांक-संबंधित कॉलम को एक 'डेटटाइम' कॉलम में मर्ज भी कर सकते हैं:

dateparse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)

विभिन्न डेटाटाइम प्रारूपों का प्रतिनिधित्व करने वाले निर्देशों के लिए 'strptime' के लिए दस्तावेज़ ब्राउज़ करें।