Python DatetimeIndex 错误 - TypeError : ("cannot do label indexing on

转载 作者：太空狗 更新时间：2023-10-30 02:29:47 26 4

到目前为止，我有 EdChum 提供的以下代码:

In [1]:
df = pd.DataFrame({'a': [None] * 6, 'b': [2, 3, 10, 3, 5, 8]})
df["c"] =np.NaN

df["c"][0] = 1
df["c"][2] = 3


def func(x):
    if pd.notnull(x['c']):
        return x['c']
    else:
        return df.iloc[x.name - 1]['c'] * x['b']
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df

Out[1]:
      a   b    c
0  None   2    1
1  None   3    3
2  None  10    3
3  None   3    9
4  None   5   45
5  None   8  360

这也很好用，但是只要我按如下方式更改 dateframe = df 的索引:

rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D')

df = pd.DataFrame({'a': [None] * 6, 'b': [2, 3, 10, 3, 5, 8]},index=rng)

我收到以下错误:TypeError: ("cannot do label indexing on <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'> with these indexers [2011-01-01 00:00:00] of <class 'pandas.tslib.Timestamp'>", u'occurred at index 2011-01-02 00:00:00')


这里有什么问题？我需要如何调整代码才能使其与 da DatetimeIndex 一起使用？

最佳答案

以下工作，这里的区别是我使用 get_loc 获取索引中日期时间值的整数位置:

In [48]:

rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D')
df = pd.DataFrame({'a': [None] * 6, 'b': [2, 3, 10, 3, 5, 8]},index=rng)
df["c"] =np.NaN
​
df["c"][0] = 1
df["c"][2] = 3
​
​
def func(x):
    if pd.notnull(x['c']):
        return x['c']
    else:
        return df.iloc[df.index.get_loc(x.name) - 1]['c'] * x['b']
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df['c'] = df.apply(func, axis =1)
df

Out[48]:
               a   b    c
2011-01-01  None   2    1
2011-01-02  None   3    3
2011-01-03  None  10    3
2011-01-04  None   3    9
2011-01-05  None   5   45
2011-01-06  None   8  360

关于Python DatetimeIndex 错误 - TypeError : ("cannot do label indexing on <class ' pandas. tseries.index.DatetimeIndex'，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30676186/

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