Pandas:マイクロ秒の時間の扱い

Question

###前提・実現したいこと
毎度お世話になります。
下記のようなCSVデータをdatetime型に変換したいです。

/* 'data.csv'  */
timestamp,cul,room
08:10:14.342354245,12,B10
08:10:14.854354535,20,B10
09:21:10.578856545,54,C15
09:21:10.942375777,85,C15

ご覧いただけるように、小数点以下は９桁になっています。
このデータのtimestampの列をdatetime型に変換したいです。

###試したこと・発生している問題・エラーメッセージ
こんなコードを書いてみました。

import pandas as pd

parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%H:%M:%S.%.9f')

df = pd.read_csv('data.csv' ,parse_dates=['timestamp'], date_parser = parser)

自作パーサの桁数を９桁にしたつもりでした。
しかしこんなエラーが出てきます。

ValueError: '%' is a bad directive in format '%H:%M:%S.%.9f'

小数点以下の桁を指定する方法をググって見ましたが、それらしい記事を自力で見つけられませんでした。

小数点以下は９桁をdatetime型に変換する方法をご教授願います。

Answer 1

pandas の read_csv で parse_dates をオプションを使った例です。

import pandas as pd

pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['timestamp'])

Comments

[pepasuke623]

自作パーサは使わず，直接”parse_dates”だけ変換するんですね。
回答ありがとうございます。並びに初歩的なことを伺ってしまい申し訳ございませんでした。

Answer 2

dateutil 使うか、pandas の read_csv で parse_dates のオプションを付けて読み込むのはどうでしょうか。
下記は dateutil の例です。

from dateutil import parser

parser.parse('08:10:14.342354245')

Comments

[pepasuke623]

素早い回答、ありがとうございます！m(_ _)m

確かにdateutilを用いたらdatetime64[ns]に変換されました。
ありがとうございます！

また「parse_dates のオプションを付けて読み込む」方法がパッと思いつきませんでした。
オプションの付け方について下記２つを調べてみましたが、分かりませんでした。
・http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_csv.html
・http://own-search-and-study.xyz/2015/09/03/pandasのread_csvの全引数を使いこなす/

よろしければ、例示頂けませんか？参考URLを添付いただくだけでも結構です。
どうぞよろしくお願い致します。

[driller]

別回答に記載しました。