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我正在尝试将一列日期时间字符串转换为 Pandas 可理解的日期时间格式。当然,我已经用谷歌搜索并尝试了几种解决方案。 Convert Pandas Column to DateTime
这对我来说似乎是最鼓舞人心的,但两种推荐的方法都不适用于我的数据集。细节:数据集名称:co,
列:索引列,
格式:15.07.2015 24:00 之前或之后没有更多的白 Wine 。
我的努力:
co['newdate'] = pd.to_datetime(co.index, format='%d.%m.%Y %H:%M')
我在将 Index-col 转换为名为“Datum”的“普通”列后尝试的下一个
co['newdate'] = co['Datum'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d.%m.%Y %H:%M'))
错误:时间数据“15.07.2015 24:00”与格式“%d.%m.%Y %H:%M”不匹配
两种解决方案都会出现此错误。有人有想法吗?
最佳答案
您的格式字符串正确但您的数据不正确,24
不是有效的小时组件因此出现错误:
In [138]:
pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
329 try:
--> 330 values, tz = tslib.datetime_to_datetime64(arg)
331 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)
pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.datetime_to_datetime64 (pandas\tslib.c:23823)()
TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-138-1546fb6950f0> in <module>()
----> 1 pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in to_datetime(arg, errors, dayfirst, utc, box, format, exact, coerce, unit, infer_datetime_format)
343 return _convert_listlike(arg, box, format)
344
--> 345 return _convert_listlike(np.array([ arg ]), box, format)[0]
346
347 class DateParseError(ValueError):
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
331 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)
332 except (ValueError, TypeError):
--> 333 raise e
334
335 if arg is None:
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
305 try:
306 result = tslib.array_strptime(
--> 307 arg, format, exact=exact, coerce=coerce
308 )
309 except (tslib.OutOfBoundsDatetime):
pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:39900)()
ValueError: time data '15.07.2015 24:00' does not match format '%d.%m.%Y %H:%M' (match)
虽然 23:59
会很好地解析
In [139]:
pd.to_datetime('15.07.2015 23:59', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
Out[139]:
Timestamp('2015-07-15 23:59:00')
您需要将 24
替换为 0
以便解析:
In [140]:
pd.to_datetime('15.07.2015 00:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
Out[140]:
Timestamp('2015-07-15 00:00:00')
所以你可以做的是调用向量化的 str.replace
修复这些错误的小时值:
In [144]:
df = pd.DataFrame({'date':['15.07.2015 24:00']})
print(df)
df['date'] = df['date'].str.replace('24:','00:')
print(df)
pd.to_datetime(df['date'], format = '%d.%m.%Y %H:%M')
date
0 15.07.2015 24:00
date
0 15.07.2015 00:00
Out[144]:
0 2015-07-15
Name: date, dtype: datetime64[ns]
所以在你的情况下你可以这样做:
co.index = co.index.str.replace('24:','00:')
然后像以前一样转换
关于python - 将 Pandas 列转换为 DateTime II,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32583256/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!