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我正在设置一个包含两个日期时间列的 DataFrame,如下所示:
range1 = Series(date_range('1/1/2011', periods=50, freq='D'))
range2 = Series(date_range('2/5/2011', periods=50, freq='D'))
df1 = DataFrame({'a': rng1, 'b': rng2}, dtype='datetime64[D]')
奇怪的是,询问 df1 的数据类型给我:
In [71]: df1.dtypes
Out[71]:
a datetime64[ns]
b datetime64[ns]
更糟糕的是,当我尝试像这样过滤数据框时:
In [62]:
d = datetime(2011,1,14)
df1[df1 > d]
我得到一个错误:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-50b4b9735157> in <module>()
1 d = datetime(2011,1,14)
----> 2 df1[df1 > d]
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in f(self, other)
313 return self._combine_series_infer(other, func)
314 else:
--> 315 return self._combine_const(other, func)
316
317 f.__name__ = name
/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _combine_const(self, other, func)
3677 return self
3678
-> 3679 result_values = func(self.values, other)
3680
3681 if not isinstance(result_values, np.ndarray):
TypeError: can't compare datetime.datetime to long
谁能告诉我为什么会这样?我使用的是 numpy 1.7 和 pandas 0.10.1。
最佳答案
仅支持 datetime64[ns]
数据类型,尝试不使用数据类型
In [9]: df1 = DataFrame({'a': range1, 'b' : range2})
In [10]: df1
In [15]: df1.head()
Out[15]:
a b
0 2011-01-01 00:00:00 2011-02-05 00:00:00
1 2011-01-02 00:00:00 2011-02-06 00:00:00
2 2011-01-03 00:00:00 2011-02-07 00:00:00
3 2011-01-04 00:00:00 2011-02-08 00:00:00
4 2011-01-05 00:00:00 2011-02-09 00:00:00
In [16]: df1[df1.a>datetime.datetime(2011,1,14)].head()
Out[16]:
a b
14 2011-01-15 00:00:00 2011-02-19 00:00:00
15 2011-01-16 00:00:00 2011-02-20 00:00:00
16 2011-01-17 00:00:00 2011-02-21 00:00:00
17 2011-01-18 00:00:00 2011-02-22 00:00:00
18 2011-01-19 00:00:00 2011-02-23 00:00:00
仅供引用,在此之后:https://github.com/pydata/pandas/issues/3311合并于,然后 OP 指示的操作,where
返回这个:
In [15]: df1[df1>datetime.datetime(2011,1,14)].head(20)
Out[15]:
a b
0 NaT 2011-02-05 00:00:00
1 NaT 2011-02-06 00:00:00
2 NaT 2011-02-07 00:00:00
3 NaT 2011-02-08 00:00:00
4 NaT 2011-02-09 00:00:00
5 NaT 2011-02-10 00:00:00
6 NaT 2011-02-11 00:00:00
7 NaT 2011-02-12 00:00:00
8 NaT 2011-02-13 00:00:00
9 NaT 2011-02-14 00:00:00
10 NaT 2011-02-15 00:00:00
11 NaT 2011-02-16 00:00:00
12 NaT 2011-02-17 00:00:00
13 NaT 2011-02-18 00:00:00
14 2011-01-15 00:00:00 2011-02-19 00:00:00
15 2011-01-16 00:00:00 2011-02-20 00:00:00
16 2011-01-17 00:00:00 2011-02-21 00:00:00
17 2011-01-18 00:00:00 2011-02-22 00:00:00
18 2011-01-19 00:00:00 2011-02-23 00:00:00
19 2011-01-20 00:00:00 2011-02-24 00:00:00
关于pandas - 使用日期时间列过滤 Pandas DataFrame 会引发错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15927451/
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!