Python：为什么 pandas.to |
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这是因为当 pandas 具有非默认格式或未提供format字符串时，pandas 回退到dateutil.parser.parse来解析字符串（这更灵活，但也更慢）。 如上所示，您可以通过向to_datetime提供format字符串来提高性能。或者另一种选择是使用infer_datetime_format=True 显然， infer_datetime_format无法推断何时有微秒。举一个没有这些的例子，你可以看到一个很大的加速： In [28]: d = '2014-12-24 01:02:03' In [29]: c = re.sub('-', '/', d) In [30]: s_c = pd.Series([c]*10000) In [31]: %timeit pd.to_datetime(s_c) 1 loops, best of 3: 1.14 s per loop In [32]: %timeit pd.to_datetime(s_c, infer_datetime_format=True) 10 loops, best of 3: 105 ms per loop In [33]: %timeit pd.to_datetime(s_c, format="%Y/%m/%d %H:%M:%S") 10 loops, best of 3: 99.5 ms per loop |
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