Pandas read_csv未解析日期时间问题求解决方案

你的问题核心是列名不匹配加上未明确指定日期格式，导致pandas无法正确解析为datetime类型。以下是两种可行的修改方案：

方案一：修正列名并指定格式读取 #

直接在read_csv中修正列名（CSV里的列是Arrival_Date和Arrival_Time，不是带空格的名称），同时通过date_format明确告诉pandas日期时间的格式：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(
    '/content/SM_AI_Data.csv',
    index_col=['Study ID'],
    parse_dates=[['Arrival_Date', 'Arrival_Time']],
    date_format='%m/%d/%Y %H:%M:%S'
)
# 验证列类型
print(df.dtypes)

方案二：先读取再手动合并解析 #

如果方案一仍有问题，可以先读取所有数据，再手动合并日期和时间列并解析：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/SM_AI_Data.csv', index_col=['Study ID'])
# 合并日期时间字符串并解析为datetime类型
df['Arrival_Datetime'] = pd.to_datetime(
    df['Arrival_Date'] + ' ' + df['Arrival_Time'],
    format='%m/%d/%Y %H:%M:%S'
)
# 可选：删除原有的日期、时间列
df.drop(['Arrival_Date', 'Arrival_Time'], axis=1, inplace=True)
# 验证列类型
print(df.dtypes)

关键说明 #

• 原代码中使用['Arrival Date','Arrival Time']作为合并列名，但CSV文件里的列是Arrival_Date和Arrival_Time（下划线分隔），这会导致pandas无法正确识别目标列，合并后的列自然无法被解析为datetime。
• 指定date_format可以避免pandas自动推断格式时出错，确保解析准确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A.T.72