我最近偶然发现了一个令人敬畏的新东西 pendulum 图书馆 使用日期时间更轻松。
在 pandas，有这个方便 to_datetime() 方法 允许将系列和其他对象转换为日期时间：
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
什么是创建自定义的规范方法 to_<something> 方法 -
在这种情况下 to_pendulum() 能够将日期字符串系列直接转换为的方法 Pendulum 对象？
这可能会导致 Series 具有各种有趣的功能，例如，将一系列日期字符串转换为一系列日期字符串 “从现在起抵消” - 人类日期时间的差异。
什么是创建自定义的规范方法
to_<something>方法 - 在这种情况下to_pendulum()能够的方法 将系列日期字符串直接转换为Pendulum对象？
在仔细研究了API之后，我必须说我对他们所做的事情印象深刻。不幸的是，我不认为 Pendulum 和 pandas 可以一起工作（至少，与目前的最新版本 - v0.21）。
最重要的原因是 pandas 本来不支持 Pendulum 作为数据类型。所有本机支持的数据类型（np.int， np.float 和 np.datetime64）以某种形式支持矢量化。使用数据帧，例如，一个vanilla循环和列表，你不会得到一丝性能提升。如果有的话，打电话 apply 在...上 Series 同 Pendulum 对象将是 比较慢 （因为所有的API开销）。
另一个原因是 Pendulum 是。的子类 datetime -
from datetime import datetime
isinstance(pendulum.now(), datetime)
True
这很重要，因为如上所述， datetime 是一种受支持的数据类型，所以pandas会 尝试 强迫 datetime 到熊猫的原生日期时间格式 - Timestamp。这是一个例子。
print(s)
0 2017-11-09 18:43:45
1 2017-11-09 20:15:27
2 2017-11-09 22:29:00
3 2017-11-09 23:42:34
4 2017-11-10 00:09:40
5 2017-11-10 00:23:14
6 2017-11-10 03:32:17
7 2017-11-10 10:59:24
8 2017-11-10 11:12:59
9 2017-11-10 13:49:09
s = s.apply(pendulum.parse)
s
0 2017-11-09 18:43:45+00:00
1 2017-11-09 20:15:27+00:00
2 2017-11-09 22:29:00+00:00
3 2017-11-09 23:42:34+00:00
4 2017-11-10 00:09:40+00:00
5 2017-11-10 00:23:14+00:00
6 2017-11-10 03:32:17+00:00
7 2017-11-10 10:59:24+00:00
8 2017-11-10 11:12:59+00:00
9 2017-11-10 13:49:09+00:00
Name: timestamp, dtype: datetime64[ns, <TimezoneInfo [UTC, GMT, +00:00:00, STD]>]
s[0]
Timestamp('2017-11-09 18:43:45+0000', tz='<TimezoneInfo [UTC, GMT, +00:00:00, STD]>')
type(s[0])
pandas._libs.tslib.Timestamp
所以，有一些困难（涉及 dtype=object），你可以加载 Pendulum 将对象转换为数据帧。这是你如何做到的 -
v = np.vectorize(pendulum.parse)
s = pd.Series(v(s), dtype=object)
s
0 2017-11-09T18:43:45+00:00
1 2017-11-09T20:15:27+00:00
2 2017-11-09T22:29:00+00:00
3 2017-11-09T23:42:34+00:00
4 2017-11-10T00:09:40+00:00
5 2017-11-10T00:23:14+00:00
6 2017-11-10T03:32:17+00:00
7 2017-11-10T10:59:24+00:00
8 2017-11-10T11:12:59+00:00
9 2017-11-10T13:49:09+00:00
s[0]
<Pendulum [2017-11-09T18:43:45+00:00]>
然而，这基本上是没用的，因为打电话 任何 pendulum 方法（通过 apply）现在不仅会超级慢，而且最终会被强迫结果 Timestamp 再次，徒劳无功。