我认为这一定是熊猫的失败,有一个熊猫系列(18.1和19版本),如果我给系列指定一个日期,第一次添加为int (错误),第二次添加为datetime(正确),我不能理解原因。例如,使用下面的代码:import pandas as pddate = dt.datetime1477785600000000000 and the type is <class 'int'&g
我有一个包含数据类型为object和int的列的表。 其中之一是美元金额,带有美元符号($)和逗号分隔符。我想使用describe()来汇总数据帧,所以我尝试通过考虑$符号来读取文件,然后将对象转换为整数: df= pd.read_excel(r'C:\Users\xxxx\df.xlsx','my_df'except (ValueError, TypeError):
592 # e.g. astype_nansafe can fail on objec
(file,sep=None,parse_dates[0],engine='python',decimal=',') 我看了一下结果数据帧,Pandas将date识别为dtype: datetime64[ns],而将其他列识别为dtype: object。我可以尝试将逗号单独替换为点,但我想看看在直接导入csv文件时是否有这样做的方法。df等于前面提到的data.txt,但是数据类型是: date
}]
我希望将e转换为numpy记录数组/结构,并将日期字符串转换为datetime或np.datetime64对象。但以下内容不起作用: date字段要么仍然是字符串--不是任何类型的datetime对象--要么抛出ValueError Could not convert object to NumPy datetimee_type = np.dtype([('date', what_goes_here