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我的数据框有一个“日期”列,它是对象类型,但我想将它转换为 pandas 时间序列。所以我正在使用 pd.to_datetime 函数。此函数正在转换数据类型,但输出不稳定。
代码:
x1['TS'] = pd.to_datetime(x1['Date'])
x1['Day'] = x1['TS'].dt.dayofweek
x1[['Date', 'TS', 'Day']].iloc[::1430,:]
现在仔细观察输出并查看 Date 和 TS 列。它应该是相同的,但在某些情况下,它是不同的。
输出:
Date TS Day
0 01-12-2017 2017-01-12 3
1430 01-12-2017 2017-01-12 3
2860 02-12-2017 2017-02-12 6
4290 03-12-2017 2017-03-12 6
5720 04-12-2017 2017-04-12 2
7150 05-12-2017 2017-05-12 4
8580 07-12-2017 2017-07-12 2
10010 08-12-2017 2017-08-12 5
11440 09-12-2017 2017-09-12 1
12870 09-12-2017 2017-09-12 1
14300 10-12-2017 2017-10-12 3
15730 11-12-2017 2017-11-12 6
17160 12-12-2017 2017-12-12 1
18590 13-12-2017 2017-12-13 2
20020 14-12-2017 2017-12-14 3
21450 15-12-2017 2017-12-15 4
22880 16-12-2017 2017-12-16 5
24310 17-12-2017 2017-12-17 6
25740 18-12-2017 2017-12-18 0
27170 19-12-2017 2017-12-19 1
28600 20-12-2017 2017-12-20 2
30030 21-12-2017 2017-12-21 3
31460 22-12-2017 2017-12-22 4
32890 23-12-2017 2017-12-23 5
34320 24-12-2017 2017-12-24 6
35750 25-12-2017 2017-12-25 0
37180 26-12-2017 2017-12-26 1
38610 27-12-2017 2017-12-27 2
40040 28-12-2017 2017-12-28 3
41470 29-12-2017 2017-12-29 4
42900 30-12-2017 2017-12-30 5
44330 31-12-2017 2017-12-31 6
45760 01-01-2018 2018-01-01 0
47190 02-01-2018 2018-02-01 3
48620 03-01-2018 2018-03-01 3
50050 04-01-2018 2018-04-01 6
51480 05-01-2018 2018-05-01 1
52910 06-01-2018 2018-06-01 4
54340 07-01-2018 2018-07-01 6
55770 08-01-2018 2018-08-01 2
57200 09-01-2018 2018-09-01 5
58630 10-01-2018 2018-10-01 0
60060 11-01-2018 2018-11-01 3
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最佳答案
糟糕!看起来你的约会从第一天开始。你必须告诉 pandas 相应地处理它。调用 to_datetime
时,将 dayfirst
标志设置为 True
。
x1['TS'] = pd.to_datetime(x1['Date'], dayfirst=True)
关于python - Pandas to_datetime 函数给出不稳定的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49837288/
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