Pandas read_csv 删除年份的前 2 位数字
Pandas read_csv drops first 2 digits from year
在我的 .csv 文件中，我有一个 05/20/1935 12:00:00 AM 格式的日期时间列。每当我将数据注入 pandas 时，格式都会更改为 5-20-35 12:00，这会在稍后破坏我的计算，因为 pd.to_datetime() 会将其转换为 2035.
编辑
如果我有以下csv_file
id, birthday
0, 10/21/1967 12:00:00 AM
1, 01/10/1962 12:00:00 AM
2, 22/12/1983 12:00:00 AM
并使用
df = pd.read_csv('csv_file')
我得到以下输出
df
id | birthday
0 | 10/21/67 0:00
1 | 1/10/62 0:00
2 | 22/12/83 0:00
注意：我不能明确提到日期是 19xx，因为有些日期是 20xx。
看起来您有一个 |sv 文件而不是 csv 文件。请尝试以下操作：
df = pd.read_csv('your_file.csv', sep='|', index_col=0)
在我的 .csv 文件中，我有一个 05/20/1935 12:00:00 AM 格式的日期时间列。每当我将数据注入 pandas 时，格式都会更改为 5-20-35 12:00，这会在稍后破坏我的计算，因为 pd.to_datetime() 会将其转换为 2035.
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如果我有以下csv_file
id, birthday
0, 10/21/1967 12:00:00 AM
1, 01/10/1962 12:00:00 AM
2, 22/12/1983 12:00:00 AM
并使用
df = pd.read_csv('csv_file')
我得到以下输出
df
id | birthday
0 | 10/21/67 0:00
1 | 1/10/62 0:00
2 | 22/12/83 0:00
注意：我不能明确提到日期是 19xx，因为有些日期是 20xx。
看起来您有一个 |sv 文件而不是 csv 文件。请尝试以下操作：
df = pd.read_csv('your_file.csv', sep='|', index_col=0)