解析日時、私は次の形式でいくつかのCSVファイルをしたcsvファイル

Question

を形成：

330913;23;2;2013;0;0;6;8;7 
330914;23;2;2013;0;5;25;8;7 
330915;23;2;2013;0;10;11;8;7 
330916;23;2;2013;0;15;30;8;7 
330917;23;2;2013;0;20;17;8;7 
330918;23;2;2013;0;25;4;8;7 

私はパンダのデータフレームにそれらを読んで、日付が列（例えば）'dt'を指定する必要があり、時間。これまでの私の最大の試みは次の通りです：

df = pd.read_csv('./cucu.csv', sep=';', \ 
    header=None, dtype='str') 
df[ 'dt' ] = pd.to_datetime(\ 
    df[3]+df[2]+df[1]+df[4]+df[5]+df[6], \ 
    format='%Y%m%d%H%M%S') 

私の質問は、文字列を処理せずにどうしますか？私はのようなもの使用して、過去にこれをやったかなり確信している：

df = pd.read_csv('./cucu.csv', sep=';', header=None, \ 
    parse_dates={'dt': [3,2,1,4,5,6]}) 

を、それは今働いていない：私は2013 2 23 0 0 6

のような文字列と列dtを取得し、私は何をしないのですか？

Answer 1

read_csvの方法を確認してください。具体的には、date_parser kwargはあなたが探しているものです。それはparse_date列によって作成された結果の文字列を受け取り、それを処理します。

df = pd.read_csv('./cucu.csv', sep=';', header=None, parse_dates={'dt': [3,2,1,4,5,6]}, date_parser=lambda dts: pd.to_datetime(dts, format='%Y %m %d %H %M %S'))