pandas 的 to_datetime 转换日期格式很慢如何解决

最新推荐文章于 2022-12-23 16:41:44 发布
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分类专栏： 技术综合 文章标签： python pandas
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/domodo2012/article/details/110729900
本文介绍了一种在处理CSV文件时提高日期数据列转换效率的方法。通过指定转换格式，使用pd.to_datetime()函数可以显著加快处理速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

从csv文件中读取数据后，要成列转换日期数据，使用 pd.to_datetime() 时，如果不指定转换方式，有时候会超级慢。
此时可这么写：

df.index=pd.to_datetime(df.index,format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
Python Pandas 日期时间数据的处理要点
Python编程之道的博客
05-19 989
本文旨在全面介绍Pandas库中处理日期时间数据的核心功能和技巧。日期时间数据的创建和转换时间序列索引操作日期时间数据的运算和偏移重采样和频率转换时区处理性能优化技巧文章首先介绍Pandas中日期时间的基本概念，然后深入各种操作技巧，接着通过实际案例展示应用场景，最后讨论高级主题和性能优化。Timestamp: Pandas中表示单个时间点的对象，相当于Python的datetime但具有更高性能: 由Timestamp对象组成的索引，用于时间序列数据Period。
Pandas数据分析之数据读写和存储
znjsgws的博客
07-13 1097
数据分析的第一步，成长的一小步，加油！
Oracle中解决DATE类型数据查询速度慢问题
Maxj1991的博客
09-19 4568
SELECT * FROM     表名称 WHERE     (         ID = '8E03B1A1A851430FBFC0FD71AF935D82'         AND CODE = '40L21241'         AND TM = TO_TIMESTAMP (             '2017-07-17 14:55:00.000000',     
pandas时间序列之 pd.to_datetime()
Bingo
08-25 1万+
还有更加偷懒的办法，假如整理数据时遇到了大量的时间需要输入，比如2020-11-11 00:00:00，输入-和：太浪费时间了，而且时间之间没有什么变化规律可循，这种情况下可以直接输入20201111000000进行记录，之后再借助pd.to_datetime()解析，省时省力一步到位。unit=None,#单位str, default 'ns'，可以是(D,s,ms,us,ns)origin='unix',#指定从什么时间开始，默认为19700101。不指定时间则默认从19700101开始。
pandas更改索引为日期类型
跑着跑着人就瘦了
10-13 7215
更改索引为日期类型： df.index = pd.to_datetime(df.index)
python把日期转换为时间索引_python pandas将index转换为datetime
weixin_39843738的博客
12-18 1773
它应该按预期工作.尝试运行以下示例.import pandas as pdimport iodata = """value"2015-09-25 00:46" 71.925000"2015-09-25 00:47" 71.625000"2015-09-25 00:48" 71.333333"2015-09-25 00:49" 64.571429"2015-09-25 00:...
pandas 性能优化
ONE OF LIST
03-23 6345
1. 过早的优化是万恶之源 开发的时候尽量先保证可读性和松耦合，性能的问题稍微考虑一下就行。开发完成后出现了性能问题后再进行tuning。 2. 优化前使用工具进行性能分析 个人更喜欢line_profiler。看每一行执行的时间占比，也大概知道原因出在什么地方了。自带的profile会深入到包的底层运算逻辑，不是特别清晰。下面是line_profiler的使用方法，个人感觉比装饰器的方式好...
[Python] 使用 Pandas 向量化处理时间戳
weixin_42902669的博客
03-25 1533
1. 字符串日期 >> 时间戳 (单个) 对于单个的字符串格式的日期, 可以使用time模块得到其时间戳 date = '1970-01-01 10:00:00' time.mktime(time.strptime(date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) 或者使用numpy date = '1970-01-01 10:00:00' (np.datetime64(dat...
time_t转换艺术：处理边界条件与特殊日期时间的专业技巧
![time_t转换艺术：处理边界条件与特殊日期时间的专业技巧]...在特殊日期时间转换技巧中，涵盖了如闰秒干扰和跨世纪时间转换的问题。文中还分析了time_t转换在跨平台和数据分析应用中的实践案例，以及
``` import pandas as pd import aacgmv2 from datetime import datetime from tqdm import tqdm # 可选：用于显示进度条 def convert_geo_to_mag_batch(df, lat_col='lat', lon_col='lon', alt_col='alt', utc_col='utc_time'): """ 批量将地理坐标转换为地磁坐标 参数： df : pd.DataFrame 输入数据框，需包含纬度、经度、高程、UTC时间列 lat_col : str, 默认 'lat' 纬度列名 lon_col : str, 默认 'lon' 经度列名 alt_col : str, 默认 'alt' 高程列名（单位：米） utc_col : str, 默认 'utc_time' UTC时间列名（支持datetime对象或字符串） 返回： pd.DataFrame - 新增mag_lat和mag_lon列的数据框 """ # 创建结果列 df['mag_lat'] = None df['mag_lon'] = None df['error'] = None # 确保时间格式正确 if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[utc_col]): df[utc_col] = pd.to_datetime(df[utc_col], errors='coerce') # 批量处理（使用tqdm显示进度条） for idx, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)): try: # 提取数据 lat = row[lat_col] lon = row[lon_col] alt = row[alt_col] / 1000 # 米转千米 utc_time = row[utc_col] # 检查数据有效性 if pd.isnull(lat) or pd.isnull(lon) or pd.isnull(alt) or pd.isnull(utc_time): raise ValueError("存在空值") # 执行坐标转换 mag_lat, mag_lon, _ = aacgmv2.convert_latlon(lat, lon, alt, utc_time) # 存储结果 df.at[idx, 'mag_lat'] = mag_lat df.at[idx, 'mag_lon'] = mag_lon except Exception as e: df.at[idx, 'error'] = str(e) return df # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 创建示例数据 data = { 'lat': [45.0, 60.0, -30.5], 'lon': [100.0, -80.0, 150.3], 'alt': [0, 5000, 200], 'utc_time': ['2024-05-15 12:00:00', '2023-01-01 00:00:00', '2022-07-20 18:30:00'] } df = pd.DataFrame(data) # 执行批量转换 result_df = convert_geo_to_mag_batch(df) # 显示结果 print("\n转换结果：") print(result_df[['lat', 'lon', 'alt', 'utc_time', 'mag_lat', 'mag_lon', 'error']])```代码正确性，是否可以效率优化
03-21
函数convert_geo_to_mag_batch接收一个DataFrame，包含纬度、经度、高度和UTC时间，然后对每一行应用aacgmv2.convert_latlon进行转换。代码中处理了时间格式的转换，检查空值，并在转换时处理异常，记录错误信息。...
python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析
09-18
主要给大家介绍了关于python中时间转换datetime和pd.to_datetime的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
python 处理时间格式：将时间转化为datetime的格式的dataframe时报错
qq_39467576的博客
03-28 9195
datetime之死亡报错 TypeError: <class ‘datetime.time’> is not convertible to datetime 数据如图： PyCharm用pandas导入excel数据，想得到时间差，需要将时间格式转化(奇怪的是日期没有报错，但是具体时间就不行) #将 开始时间 转化为datetime的格式的dataframe，存到 开始时间呀 el...
pandas中to_datetime()时间处理
mz02230909mz的博客
09-27 1万+
pandas.to_datetime（arg，errors =‘raise’，utc = None，format = None，unit = None ） pandas通常用于处理成组日期，不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列，to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。 （1）获取指定的时间和日期 例如： df[’'date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 df[‘date_formatted’]=pd.t
pandas 时间序列的优化转化
未昔的博客
07-23 353
pandas 时间序列的优化转化 #!/usr/bin/env Python3 __author__ = '未昔/angelfate' __date__ = '2019/7/26 9:58' # -*- coding: utf-8 -*- print(pd.__version__) # 我喜欢用 0.22.0。新的版本少了一些方法。画图 之类 # 文件有中文名字，记得加上 engine='python'。或者 pd.read_csv(open('中文路径文件'))。 df = pd.read_csv
还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
2201_75768457的博客
12-23 1719
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas“快速，灵活，富有表现力的数据结构，旨在使”关系“或”标记“数据的使用既简单又直观。”我们知道pandasdataframe和series，我们对数据的一些操作都是基于这两个数据结构的。但在实际的使用中，我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构的操作会异常的慢。
pandas的to_datetime时间转换使用方法以及学习的心得
昆兰.沃斯 的博客
03-29 13万+
昨天在网赛中做了一道题，虽然是外国人的Englis题目，但是内容很有学习的价值，值得仔细的学习，今天就把我所收获的一部分记录下来。其一：做个学习的资料记录。其二：分享出来，供大家参考。（收获了对处理大数据的又一次认识！！！）这是一道将DataFrame的日期数据转换为python能认识的题目。这里重点讲一下to_datetime的部分使用。首先说一下：1/17/07 has the format ...
python的时间转换datetime和pd.to_datetime
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L.Z.的博客
09-24 15万+
    我们在python对数据进行操作时，经常会选取某一时间段的数据进行分析。这里为大家介绍两个我经常用到的用来选取某一时间段数据的函数：datetime( )和pd.to_datetime( )。 （一）datetime( )     （1）获取指定的时间和日期。datetime(%Y,%m,%d,%H,%M,%S)     datetime共有6个参数，分别代表的是年月日时分秒。其中年...
pd.to_datetime(unit= 'ms')知道这些还不够【未完待续】
漫步量化
04-01 4249
pandas.to_datetime 官方文档 pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', c...
topandas()解释
最新发布
07-08
2. **性能开销**：转换过程中，Spark会将分布在各个节点上的数据收集到Driver节点，如果数据量很大，这个过程可能会很慢，并且可能造成Driver节点内存溢出。 3. **环境配置**：如引用[2]所示，有时可能会因为环境...
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