& ldquo; Disallow: / test / programmming & rdquo; или & ldquo; Запретить: / Программирование & rdquo ;?

При чтении вы должны добавить parse_dates=True или parse_dates=['column name'], что обычно достаточно, чтобы магически разобрать его. Но всегда есть странные форматы, которые нужно определить вручную. В этом случае вы также можете добавить функцию парсера даты, которая является наиболее гибким способом.

Предположим, что у вас есть столбец «datetime» с вашей строкой, а затем:

dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(infile, parse_dates=['datetime'], date_parser=dateparse)

Таким образом, вы можете даже объединить несколько столбцов в один столбец datetime, это объединяет столбец «дата» и «время» в один столбец «datetime»:

dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)