在使用Pandas处理含有中文日期的CSV文件时，中文日期列无法直接被识别为datetime类型，这会造成该列无法进行时间序列操作。那么，如何让Pandas正确解析中文日期列，并将其转换为datetime64类型呢?
今天分享在Pandas识别中文日期的4大步骤:
第一步:读取CSV文件，指定date_parser
在读取CSV文件时，需要传入date_parser参数，指定中文日期的解析函数:
import pandas as pddef parse_date(date): year， month， day = date.split('/')return pd.datetime(int(year)， int(month)， int(day))df = pd.read_csv('文件名.csv'， date_parser=parse_date)
第二步:在parse_date函数中定义中文日期解析逻辑
我们根据中文日期的格式，将年月日分割，然后组装成Pandas的datetime对象返回。
第三步:检查读取结果，日期列应识别为datetime64
date
0 1990/01/01
1 1990/03/04
2 1990/05/20df.date.dtype
# 输出:datetime64[ns]
第四步:进行时间序列操作(可选)
识别为datetime64后，日期列可以直接resample，跨度统计等:
df.date.resample('M').sum()
# 通过月份聚合求和这就是Pandas识别中文日期列的4大步骤。关键是在读取CSV文件时，通过date_parser参数传入中文日期解析函数。在函数中定义解析逻辑，将中文日期转换为Pandas的datetime对象。
掌握这4步，Pandas可以轻松识别和处理含中文日期的CSV文件。运用datetime类型的数据，你可以进行各种时间序列分析和操作。
