使用Python更改csv数据列格式

Question

我正在使用python pandas读取csv文件。csv文件有一个日期时间列，其秒精度为"9/1/2015 9:25:00 AM"，但如果我在excel中打开，它只有分钟精度"9/1/15 9:25“。此外，当我使用pd.read_csv()函数时，它只显示到分钟精度。有没有什么办法可以用python解决这个问题？提前谢谢你。

Answer 1

这是Excel的时间格式化问题/理念。出于某些原因，微软更喜欢在用户显示中隐藏秒和次秒:甚至连微软的dir命令都省略了秒。

如果我是你，我会使用Excel的format操作，并将其设置为显示秒数，然后将电子表格保存为CSV，并查看其中是否包含任何内容来记录改进后的格式。

如果这不起作用，您可以尝试创建一个执行格式化的宏，或者使用Excel的某个IPC命令它执行您的命令。

Answer 2

进入“设置单元格格式”并输入d/mm/yyyy h:mm:ss作为您的自定义格式选项

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编辑：不确定我是否完全理解您的问题。试试这个:创建一个文本文件，只有一行"9/1/2015 9:25:00 AM"，命名为test.csv。现在执行df = pd.read_csv('test.csv', header=None)。如果您使用df[0]打印您的列，您应该看到以下内容：

In [35]: df[0]
Out[35]:
0    9/1/2015 9:25:00 AM
Name: 0, dtype: object

例如，Pandas刚刚将列作为字符串(对象)读取，而秒数就在那里。

如果要转换为时间戳，请调用pd.to_datetime

In [36]: pd.to_datetime(df[0])
Out[36]:
0   2015-09-01 09:25:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

再说一次，秒数仍然存在。这回答了你的问题吗？