我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但datetimes似乎是个问题。例如：
标题=['col1'、'col2'、'col3'、'col4']
数据类型=['datetime'，'datetime'，'str'，'float']
pd.read\u csv（文件，sep='\t'，header=None，names=headers，dtype=dtypes）
运行时出现错误：
TypeError:无法理解数据类型“datetime”
通过pandas.to_datetime（）转换列不是一个选项，我不知道哪些列将成为datetime对象。这些信息可以更改，并且来自于通知我的数据类型列表的任何信息
或者，我尝试使用numpy.genfromtxt加载csv文件，在该函数中设置数据类型，然后将其转换为pandas.dataframe，但它会弄乱数据。非常感谢您的帮助
为什么它不起作用
由于csv文件只能包含字符串、整数和浮点数，因此无法为read_csv设置日期时间数据类型
将数据类型设置为datetime将使pandas将datetime解释为对象，这意味着您将得到一个字符串
如何解决这个问题
pandas.read\u csv（）函数有一个名为parse\u dates
使用此功能，您可以使用默认的date\u解析器（dateutil.parser.parser）动态地将字符串、浮点或整数转换为datetime
标题=['col1'、'col2'、'col3'、'col4']
数据类型={'col1'：'str'，'col2'：'str'，'col3'：'str'，'col4'：'float'}
parse_dates=['col1'，'col2']
pd.read\u csv（文件，sep='\t'，header=None，name=headers，dtype=dtypes，parse\u dates=parse\u dates）
这将导致panda将col1和col2作为字符串读取，它们很可能是（“2016-05-05”等），读取字符串后，每列的日期解析器将对该字符串进行处理，并返回函数返回的任何内容
定义自己的日期解析函数：
pandas.read\u csv（）函数也有一个名为date\u解析器的关键字参数
将此设置为lambda函数将使该特定函数用于解析日期
明白了，警告
您必须给它函数，而不是函数的执行，因此这是正确的
date\u parser=pd.datetools.to\u datetime
这是不正确的：
date\u parser=pd.datetools.to\u datetime（）
熊猫0.22更新
pd.datetools.to\u datetime已重新定位到date\u parser=pd.to\u datetime
谢谢@stackoverYC