Posterior a consultar con expertos en la materia, programadores de diversas áreas y profesores dimos con la solución a la cuestión y la plasmamos en este post.
Ejemplo 1: analizador de fechas python pandas
mydateparser = lambda x: pd.datetime.strptime(x,"%Y %m %d %H:%M:%S")
df = pd.read_csv("file.csv", sep='t', names=['date_column','other_column'], parse_dates=['date_column'], date_parser=mydateparser)
Ejemplo 2: analizador de fechas python pandas
format='%d-%b-%Y'
Ejemplo 3: los pandas leen csv
df = pd.read_csv('data.csv')
Ejemplo 4: los pandas leen csv
import pandas as pd
cereal_df = pd.read_csv("/tmp/tmp07wuam09/data/cereal.csv")
cereal_df2 = pd.read_csv("data/cereal.csv")
# Are they the same?
print(pd.DataFrame.equals(cereal_df, cereal_df2))
Ejemplo 5: analizador de fechas python pandas
import pandas as pd
values ='dates':['02-Sep-2019','13-Sep-2019','21-Sep-2019'],'status':['Opened','Opened','Closed']
df = pd.DataFrame(values, columns =['dates','status'])
df['dates']= pd.to_datetime(df['dates'], format='%d-%b-%Y')print(df)print(df.dtypes)
Ejemplo 6: los pandas leen csv python
pd.read_csv('data.csv') # doctest:+SKIP
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