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我正在尝试做一些非常简单的事情:
last_id = len(bg_dt['time']) - 1
last_time = insight_date_to
if last_id > 0:
print("last_id is %d"%last_id)
print(bg_dt['time'])
print(type(bg_dt['time']))
print(type(last_id))
print(bg_dt['time'][0])
last_time = bg_dt['time'][last_id]
这会产生以下输出:
Name: time, dtype: datetime64[ns]
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'int'>
KeyError: 0
这是怎么回事?这是我已验证的内容:
[]
用于系列就细节而言,我正在使用 Python 3 并在 Jupyter 笔记本上运行它。
下面是 bg['time']
的例子:
442751 2016-04-26 09:00:00
445544 2016-04-26 18:00:00
445539 2016-04-27 09:00:00
450923 2016-04-27 18:00:00
450922 2016-04-28 09:00:00
474301 2016-04-29 18:00:00
474298 2016-04-30 09:00:00
474300 2016-04-30 09:00:00
474299 2016-04-30 18:00:00
这里是 insight_date_to
,一个日期时间对象,2016-05-01 00:00:00
。
最佳答案
我认为更好的方法是使用 iloc
, 正如指出的那样 conner.xyz用 0
选择第一个值,用 -1
选择最后一个值:
print bg_dt
time
442751 2016-04-26 09:00:00
445544 2016-04-26 18:00:00
445539 2016-04-27 09:00:00
450923 2016-04-27 18:00:00
450922 2016-04-28 09:00:00
474301 2016-04-29 18:00:00
474298 2016-04-30 09:00:00
474300 2016-04-30 09:00:00
474299 2016-04-30 18:00:00
print(bg_dt.iloc[0].time)
print(bg_dt.iloc[-1,:].time)
2016-04-26 09:00:00
2016-04-30 18:00:00
或者:
print(bg_dt.time.iloc[0])
print(bg_dt.time.iloc[-1])
2016-04-26 09:00:00
2016-04-30 18:00:00
检查 DataFrame
是 empty
:
bg_dt = pd.DataFrame()
if not bg_dt.empty:
print(bg_dt.iloc[0].time)
print(bg_dt.iloc[-1,:].time)
print(bg_dt.time.iloc[0])
print(bg_dt.time.iloc[-1])
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