Pandas Date converter

Question

Ich habe ein paar Probleme beim Parsing der Daten einer Datei beim Lesen mit Pandas.

Ich benutze Python (x, y), Version 2.7.

Die Datei i zu lesen, ich versucht, hat folgendes Format:

" 
SomethingSomethig, 
SomethingSomethig, 
SomethingSomethig, 
Est,dir,Vmed,raj,Vmin,desv.padrão,date, 
555,162,5.30,10.10,6.50,0.67,200901010000, 
555,135,6.10,10.90,6.40,0.67,200901010010, 
555,156,5.90,11.00,5.90,0.76,200901010020, 
555,178,6.90,10.90,5.30,0.96,200901010030, 
555,200,9.80,11.20,6.10,0.96,200901010040, 
555,100,9.70,11.40,5.70,0.96,200901010050," 

die folgende Codezeile verwenden:

dados = read_csv(file, sep=",", skiprows=3, index_col=6,parse_dates=True) 

der Ausgang ist:

"" 
Int64Index: 157968 entries, 200901010000 to 201112312350 
Data columns: 
Est   157968 non-null values 
dir   157968 non-null values 
Vmed   157968 non-null values 
raj   157968 non-null values 
Vmin   157968 non-null values 
desv.padr?o 157968 non-null values 
Unnamed: 7  157968 non-null values 
dtypes: float64(4), int64(2), object(1) 
"" 

Mit dem da tes nicht geparst. Und ich bekomme einen Fehler, wenn ich versuche, die Daten zu benutzen, um irgendwelche Berechnungen durchzuführen. Ich weiß nicht, wie man den Konverter benutzt und könnte wirklich deine Hilfe benutzen.

Answer 1

funktioniert gut für mich:

In [3]: read_csv('/home/wesm/tmp/foo.txt', skiprows=3, index_col=6, parse_dates=True) 
Out[3]: 
        Est dir Vmed raj Vmin desv.padrão Unnamed: 7 
date                  
2009-01-01 00:00:00 555 162 5.3 10.1 6.5   0.67   NaN 
2009-01-01 00:10:00 555 135 6.1 10.9 6.4   0.67   NaN 
2009-01-01 00:20:00 555 156 5.9 11.0 5.9   0.76   NaN 
2009-01-01 00:30:00 555 178 6.9 10.9 5.3   0.96   NaN 
2009-01-01 00:40:00 555 200 9.8 11.2 6.1   0.96   NaN 
2009-01-01 00:50:00 555 100 9.7 11.4 5.7   0.96   NaN 

Welche Version von Pandas sind Sie mit? Vielleicht gibt es ein Problem, das sich nur mit der ganzen Datei darstellt?