我想根据以下内容绘制结果与时间的关系图testresult.csv文件具有以下格式，并且我无法正确定义 TIME 列的数据类型。
TIME,RESULT
03/24/2016 12:27:11 AM,2
03/24/2016 12:28:41 AM,76
03/24/2016 12:37:23 AM,19
03/24/2016 12:38:44 AM,68
03/24/2016 12:42:02 AM,44
...
要读取 csv 文件，这是我编写的代码：raw_df = pd.read_csv('testresult.csv', index_col=None, parse_dates=['TIME'], infer_datetime_format=True)
这段代码可以工作，但是速度非常慢，我假设infer_datetime_format需要时间。所以我尝试首先默认读取 csv，然后使用将对象 dtype 'TIME' 转换为 datetime dtypeto_datetime()，我希望通过定义格式，可以加快速度。
raw_df = pd.read_csv('testresult.csv')
raw_df.loc['NEWTIME'] = pd.to_datetime(raw_df['TIME'], format='%m/%d%Y %-I%M%S %p')
这段代码抱怨错误：
"ValueError: '-' is a bad directive in format '%m/%d%Y %-I%M%S %p'"
您传递的格式无效。之间的破折号%和I不应该在那里。
df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'], format="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")
这将转换你的TIME列到日期时间。
或者，您可以调整您的read_csv调用来执行此操作：
pd.read_csv('testresult.csv', parse_dates=['TIME'],
date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p'))
同样，这使用了适当的格式，没有额外的-，但它也会将格式传递给date_parser http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html参数而不是让 pandas 尝试用infer_datetime_format范围。
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