错误 Python pandas：时间数据 '20160101-000000' 与格式

Question

我已经搜索过，我发现的问题似乎并不涵盖我的情况。我使用来自https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior的指令遵循了来自https://gist.github.com/gjreda/7433f5f70299610d9b6b的代码并写入Jupyter Python 笔记本：import numpy as npimport pandas as pdfrom datetime import datetimeto_datetime = lambda d: datetime.strptime(d, '%YYYY%mm%dd-%HH%MM%SS')pd1 = pd.read_csv(r'c:\am\shared-2\topandas.txt',sep=':',header=None, names  = ['a','b','c','d'], parse_dates=[1], converters={'a': to_datetime}, index_col = 'a')#pd2 = pd1.to_datetime (pd1.)pd1我有错误ValueError：时间数据“20160101-000000”与格式“%YYYY%mm%dd-%HH%MM%SS”不匹配我正在研究表达，看不出我在哪里犯了错误。完整错误如下：ValueError Traceback (last last call last) in 1 from datetime import datetime 2 to_datetime = lambda d: datetime.strptime(d, '%YYYY%mm%dd-%HH%MM%SS') ----> 3 pd1 = pd.read_csv(r'c:\am\shared-2\topandas.txt',sep=':',header=None, names = ['a','b','c','d'], parse_dates=[1], converters={'a': to_datetime}) 4 #pd2 = pd1.to_datetime (pd1.) 5 pd1C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f（filepath_or_buffer，sep，delimiter，header，names，index_col，usecols，squeeze，prefix，mangle_dupe_cols，dtype，engine，converters，true_values ，false_values，skipinitialspace，skirows，skipfooter，nrows，na_values，keep_default_na，na_filter，详细，skip_blank_lines，parse_dates，infer_datetime_format，keep_date_col，date_parser，dayfirst，迭代器，块大小，压缩，千位，十进制，lineterminator，quotechar，引用，双引号，escapechar , 注释, 编码, 方言, tupleize_cols, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision) 700 skip_blank_lines=skip_blank_lines) 701 --> 702 return _read(filepath_or_buffer,kwds) 703 704 parser_f。名字=名字C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 433 434 try: --> 435 data = parser.read(nrows) 436 最后：437 parser.close ()

Answer 1

你的错误是%Y匹配一个 4 位数的年份 - 所以通过给%YYYY你实际上匹配“ 4 位数的年份，后跟三个 Y ”。这也适用于其他人。

请改用以下格式字符串：%Y%m%d-%H%M%S

Answer 2

这里有必要将格式更改为只使用一个字母，还要检查http://strftime.org/：

to_datetime = lambda d: datetime.strptime(d, '%Y%m%d-%H%M%S')

另一个类似的解决方案：

to_datetime = lambda d: pd.to_datetime(d, format='%Y%m%d-%H%M%S')