KeyError in panda to_datetime utilizzando il formato personalizzato

L'indice del mio dataframe (TRADEdata) è in formato stringa:KeyError in panda to_datetime utilizzando il formato personalizzato

In [30]: TradeData.index 
Out[30]: Index(['09/30/2013 : 04:14 PM', '09/30/2013 : 03:53 PM', ... ], dtype=object)

E vorrei che fosse in Datetime. Ma la conversione non sembra funzionare:

In [31]: TradeDataIdxd = pd.to_datetime(TradeData.index, format="%m/%d/%Y : %I:%M %p") 
Traceback (most recent call last): 

File "<ipython-input-31-1191c22cd132>", line 1, in <module> 
TradeDataIdxd = pd.to_datetime(TradeData.index, format="%m/%d/%Y : %I:%M %p") 

File "C:\WinPython-64bit-3.3.2.3\python-3.3.2.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py", line 128, in to_datetime 
return _convert_listlike(arg, box=box) 

File "C:\WinPython-64bit-3.3.2.3\python-3.3.2.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py", line 104, in _convert_listlike 
result = tslib.array_strptime(arg, format) 

File "tslib.pyx", line 1137, in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:18543) 

KeyError: 'p'

Nessuno degli elementi di TradeData.index sono 'p'. Qualche idea di cosa potrebbe essere il problema? Grazie in anticipo.

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2013-10-28 TimHussonSLCG

sì .... non implementato in C -code .... pls ha sollevato un problema per questo – Jeff

@Jeff done - https://github.com/pydata/pandas/issues/5361. Vedo un po 'di codice per' p ', proverò a controllarlo nei dettagli più tardi. Potrebbe essere questo il mio primo contributo ai panda :) –

grazie ... questo è implementato in tslib.pyx in array_strptime, questo deve solo essere aggiunto (il codice p); con forse un messaggio di errore migliore per i codici non trovati (o passare a datautil) – Jeff

È possibile aggirare questo problema to_datetime reimpostando l'indice, manipolando la serie tramite map/lambda/strptime e infine definendo nuovamente l'indice.

In [1058]: TradeData.index 
Out[1058]: Index([u'09/30/2013 : 04:14 PM', u'09/30/2013 : 03:53 PM', u'09/30/2013 : 03:53 PM'], dtype=object) 

In [1059]: index_name = TradeData.index.name 

In [1060]: TradeData = TradeData.reset_index() 

In [1061]: TradeData[index_name] = TradeData[index_name].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%m/%d/%Y 
: %I:%M %p")) 

In [1062]: TradeData = TradeData.set_index(index_name) 

In [1063]: TradeData.index 
Out[1063]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> 
[2013-09-30 16:14:00, ..., 2013-09-30 15:53:00] 
Length: 3, Freq: None, Timezone: None

Non abbastanza conciso, ma ha lo stesso effetto. O, per confezionarlo in una funzione:

def df_index_to_datetime(df, datetime_format): 
    index_name = df.index.name 
    df = df.reset_index() 
    df[index_name] = df[index_name].map(lambda x: datetime.strptime(x, datetime_format)) 
    df = df.set_index(index_name) 
    return df

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2013-12-09 17:26:10 psion5mx

Una soluzione più semplice sarebbe quella di fissare la stringa in modo che corrisponda a quello che ci si aspetta ... to_datetime

from pandas import * 
ix = Index(['09/30/2013 : 04:14 PM', '09/30/2013 : 03:53 PM'], dtype=object) 
to_datetime(ix.to_series().str.replace(': ','')) 

09/30/2013 : 04:14 PM 2013-09-30 16:14:00 
09/30/2013 : 03:53 PM 2013-09-30 15:53:00 
dtype: datetime64[ns]

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2014-01-29 05:19:08 dmvianna

KeyError in panda to_datetime utilizzando il formato personalizzato

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