047　读取文本文件并将列类型转为日期类型

此案例主要通过在read_csv()函数中设置parse_dates参数值，实现读取以空格分隔数据的文本文件，并据此在创建DataFrame时自动将指定列的数据类型转换为日期类型。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后，将自动读取文本文件（myspace.txt），并据此在创建DataFrame时将上市日期列的数据类型转换为日期类型，效果分别如图047-1和图047-2所示。

图047-1

图047-2

主要代码如下。

    import pandas as pd#导入pandas库，并使用pd重命名pandas
    #读取以空格分隔数据的文本文件(myspace.txt),并据此在创建
    #DataFrame时自动将上市日期列的数据类型转换为日期类型
    pd.read_csv('myspace.txt',delim_whitespace=True,parse_dates=['上市日期'])

在上面这段代码中，pd.read_csv('myspace.txt',delim_whitespace=True,parse_dates=['上市日期'])表示读取以空格分隔数据的文本文件（myspace.txt），并据此在创建DataFrame时自动将上市日期列的数据类型转换为日期类型。如果未设置parse_dates=['上市日期']，则上市日期列的数据类型是object。

此案例的主要源文件是MyCode\H196\H196.ipynb。