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Swawa
Asked: 2025-03-06 01:35:52 +0800 CST

Ler um csv para Pandas dataframe com timestamp e convertê-lo para isoformato [duplicado]

  • 772

Tenho um arquivo csv que leio com pandas para um dataframe. A coluna de tempo é formatada em dias desde 01-01-1900. O objetivo é obter uma coluna isoformatada com o "T" entre data e hora.

O arquivo csv se parece com:

DateTime,column1,column2,column3,column4,column5
43621.6210327662,1.234,2.665,0.888,3.891,3.762
43621.6210445023,2.232,1.233,0.888,3.789,3.524

Meu código para leitura é:

import pandas as pd
df = pd.read_csv(myfile.csv)
df

e o dataframe contém dias desde 01-01-1900:

    DateTime    column1     column2     column3     column4     column5
0   43621.621033    1.234   2.665   0.888   3.891   3.762
1   43621.621045    2.232   1.233   0.888   3.789   3.524

Agora eu converto a data formatada em dias para uma aparência mais comum:

from datetime import datetime, timedelta
df['DateTime'] =  pd.to_datetime('1900-01-01') + pd.to_timedelta(df['DateTime'],'D')
df
    DateTime    column1     column2     column3     column4     column5
0   2019-06-07 14:54:17.230999464   1.234   2.665   0.888   3.891   3.762
1   2019-06-07 14:54:18.244998936   2.232   1.233   0.888   3.789   3.524

Meu objetivo é ter uma coluna DateTime isoformatada que tenha o "T" entre data e hora como:

    DateTime    column1     column2     column3     column4     column5
0   2019-06-07T14:54:17.230999464   1.234   2.665   0.888   3.891   3.762
1   2019-06-07T14:54:18.244998936   2.232   1.233   0.888   3.789   3.524

Mas a coluna DateTime parece ser uma série em vez de uma data? Não consigo aplicar algo como:

df['DateTime'].isoformat()

Como devo proceder?

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Isso está correto, a coluna DateTime é uma Series, não uma data. Você está tentando aplicar isoformat()à coluna inteira df['DateTime'], e ela não tem esse método.

    Cada coluna de um DataFrame é uma Series. Series têm métodos para lidar diretamente com datas que você pode acessar com .dt. Alternativamente, você pode aplicar uma função a cada elemento da série com applyou map.

    Não está claro se você deseja manter os valores DateTime como strings, cada uma com a data em isoformato, ou se deseja apenas imprimir o dataframe com esse formato.

    Se você quiser manter uma coluna com as datas convertidas em strings, você pode fazer um destes dois:

    df['DateTime1'] = df['DateTime'].dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')

# OR
df['DateTime2'] = df['DateTime'].apply(lambda d: d.isoformat())

    Se você quiser apenas imprimi-los, você também pode fazer isso:

    df.style.format('{0:%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f}', subset=['DateTime'])

# OR
df.style.format(lambda d: d.isoformat(), subset=['DateTime'])
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