如何用python读取csv表格中的时间列,并进行时间最大值和最小值的相减...
1、你的csv文件替换下，我的时间在最后一列。
2、parse_dates关键字可用于指定列的组合，以从中解析日期和/或时间。 您可以指定要parse_dates的列或嵌套列表，结果日期列将被添加到输出的前面（以便不影响现有的列顺序），新的列名为各列Name的连接。
3、设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”，而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称，传入False将导致数据被覆盖。
python中pandas如何读取csv时间数据并改变格式?
1、要看你第二列的时间是用什么写的。如果能转换成字符串，截取非字母和非符号的数字，并切片取前十位即可。
2、使用 Pandas 库的读取文件函数（如 read_csv()）或者其他相关函数来读取试验箱数据文件。
3、在使用Pandas的read_csv()函数读取CSV文件时，可以使用encoding参数来指定编码格式。
4、为了更好地使用日期时间数据，read_csv（）使用关键字参数parse_dates和date_parser允许用户指定列的日期/时间格式，将string转换为日期时间对象。通常，我们可能希望分别存储日期和时间数据，或分别存储各种日期字段。
5、pd.read_csv是PythonPandas库中的一个函数，它的作用是从CSV文件中读取数据，并将其转换为DataFrame格式，进行后续的数据处理和分析。
「Python学习进阶」读取csv文件
跳过第一行：在读取数据时，可以通过指定参数，跳过第一行，不读取该行数据。例如，在使用Python语言读取CSV文件时，可以使用pandas库中的read_csv函数，并设置参数skiprows=1，即可跳过第一行。
python中读取csv方法有3种：第一种，普通方法读取（open函数打开，然后使用for循环读取内容）；第二种，使用用CSV标准库读取；第三种，用pandas模块读取。
csv文件就是用逗号分隔的文本文件，和文本文件的读取方式相同。
本地文件读取实例：//localhost/path/to/table.csv **sep **： str， default ‘，’ 指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’，将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。
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