我正在读取德语日期格式的csv文件。似乎在这篇文章中工作正常：

使用pandas / python从导入的CSV中选择日期

但是，在我看来，日期似乎不被识别。我在测试文件中找不到任何错误的字符串。

import pandas as pd
import numpy as np


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import style
from pandas import DataFrame

style.use('ggplot')

df = pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True)
df[:5]

结果是：

因此，带有日期的列不能这样识别。我在这里做错了什么？还是这个日期格式根本不兼容？

• OSX 10.10.3
• 蟒蛇康达3.13.0
• Python 3.4.3-0
• iPython笔记本3.1.0

解决方案

如果使用，parse_dates=True则read_csv尝试将索引解析为日期。因此，您还需要使用以下命令将第一列声明为索引index_col=[0]：

In [216]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=True, index_col=[0])
Out[216]: 
            morgens  mittags  abends
Datum                               
2015-03-16      382      452     202
2015-03-17      288      467     192

或者，如果您不希望该Datum列成为索引，则可以使用 parse_dates=[0] 显式告诉read_csv 将第一列解析为日期：

In [217]: pd.read_csv('testdata.csv', dayfirst=True, parse_dates=[0])
Out[217]: 
       Datum  morgens  mittags  abends
0 2015-03-16      382      452     202
1 2015-03-17      288      467     192

内幕read_csv用于dateutil.parser.parse解析日期字符串：

In [218]: import dateutil.parser as DP

In [221]: DP.parse('16.03.2015', dayfirst=True)
Out[221]: datetime.datetime(2015, 3, 16, 0, 0)

由于dateutil.parser解析DD.MM.YYYY格式格式的日期字符串没有问题，因此您不必在此处声明自定义日期解析器。