我想要做的是Subject['Time']=Subject['Time'].dt.time它在第一行做得很好，它给了我但是，当我想对第二行执行此操作时，它会给出以下错误：
OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nan
浏览 97提问于2020-05-18得票数 0
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mydf说，在熊猫数据中(我最初从雅虎下载的股票价格中创建了它的值)，我有以下dtypesDateTime datetime64[ns]我试图使用datetime64[ns]将datetime64[D]转换为mydf['DateTime'].astype('<M8[D]')，但得到了一个错误TypeError: cannot astypea datetimel
浏览 4提问于2015-03-21得票数 4
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scilearn拒绝此类型并给出错误: float()参数必须是字符串或数字，而不是'Timestamp‘ip int64succesFlag int64app int64
enddate datetime64[n
浏览 0提问于2018-12-22得票数 5
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我找到了两种方法：df['local_time'].astype("datetime64[ns]
浏览 3提问于2022-11-15得票数 0
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':['15/7/21']})0 15/7/21>>> pd.to_datetime(df['Date'].astype('datetime64'),format='%d/%m/%y')Name: Date, dtype: d
浏览 7提问于2022-09-01得票数 1
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然而，它似乎支持datetime64，但不支持datetime64 (我通过艰苦的方式了解到这一点:它有文档吗？)。我试图从datetime64ns转换到datetime64D，但似乎找不到一种方法！有什么想法吗？import pandas as pd
mydates =np.array(['2010-01-01','2011-01-02']).astyper: datet
浏览 11提问于2015-08-10得票数 33
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00:00:00+00:002015-07-08 00:00:00+00:00当我读取箭头文件时，对应的dataframe列有一个datetime64[ns, UTC]类型，而csv版本的dataframe有一个列类型为category。因此，我将csv数据格式转换为datetime64[ns, UTC]格式。例如，下面的csv被很好地转换成datetime64[ns</e
浏览 2提问于2022-09-03得票数 0
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创建新列时，日期转换不起作用
、、、、
但是，当我创建一个新的专栏时，发生了一些事情，下面的代码似乎没有影响，datetime64ns也没有改变。df2['date'].values.astype('datetime64[D]')d = {'date' :['2015-10-05 15:08:43', '2015-10-05当我们执行以下操作时
df2['date'] = pd.to_datetim
浏览 0提问于2018-05-22得票数 3
我想根据两个条件合并两个数据格式。 Year Cusip9 Name Assets Debt Sales Income SIC-Code LogSales Leverage Asset Turnover Profit Margin Revenue Growth
0 2010.0 825690100 SHUTTERSTOCK INC 138630.0 0.0 189380.0 829730.0 7375.0 12.151511
浏览 2提问于2020-08-15得票数 0
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它工作得很好，但我认为我有一个空值，我正在尝试将其转换为日期：我收到错误：“在位置0解析日期时间字符串"nan”时出错“
有没有办法在遇到此错误时将NaN放入此字段或一个虚拟日期？
浏览 1提问于2016-04-26得票数 0
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我有一个使用pandas来操作数据的仪表板，我的DateTime转换是由pd.to_datetime函数执行的，示例如下：raise TypeError(f"dtype {data.dtype} cannot be converted to datetime64[ns]")
TypeError: dtype timedelta64[ns] can
浏览 0提问于2020-02-03得票数 0
当我将object设置为datetime64[ns]时，就会丢失纳秒。为什么会发生这种情况，如何解决这一问题？在python 3.6和3.7中同样的行为。as npa = np.ndarray(1, dtype=object)print(a)在输出中，我们可以看到纳秒为零。('datetim
浏览 0提问于2020-07-31得票数 1
'].astype('datetime64[ns]').dt.month#print(df)
#df['date_MDY'] = df['date_DMY'].astype('datetime6
浏览 19提问于2020-12-22得票数 1
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我正在尝试创建一个列，它只从同一数据帧中的列中获取日期(例如2004-03-18)。datetime表达式以日期(年-月-日)、字母'T‘开头，然后是时间表达式。例如，"2004-03-18T07:00:00"，而我只需要日期时间的"2004-03-18“部分。UAT['Date'] = pd.to_datetime(UAT['Date']).dt.date
UAT['Date'] = pd.to_datetime(UAT['Date'], format=&
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
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/2017", "09/03/2018", "23/11/2019"]) 0 2017-01-122 2019-11-23 当我跑步时：
pd.to_datetime(x, yearfirst=False, errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d').a
浏览 9提问于2022-09-15得票数 0
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但是它导致了这个错误: TypeError: dtype datetime64ns不能转换为timedelta64ns#converting dates in 'string' to'date' data typedf['Start Date']=df['Start Date'].astype('datetime64[ns
浏览 7提问于2022-04-21得票数 -1
我尝试计算datetime64类型熊猫序列的floor，以获得'1D'，'1H'，'15min'，'5min'，'1min‘间隔的pandas.Timestamp.round('15min')等价物。如果我直接将datetime64转换为pandas时间戳，我就可以做到：但如何做到这一点，注意，我不能将datetime6
浏览 2提问于2020-09-08得票数 0
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仅将时间戳转换为日期
、、、
DAY_NBR'] = '01'
df['MAXDT'] = df['MAXDT'].astype(str)df['MAXDTdf[&#
浏览 11提问于2019-02-14得票数 1
DataFrame有一个dtype datetime64[ns]列，当我尝试使用load_table_from_dataframe()存储df时，我得到
...在DataFrame中，computation_triggered_time是一个datetime64[ns]列。当我从CSV读取原始DataFrame时<
浏览 0提问于2018-11-16得票数 1
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我有两列，一列是datetime64和datetime.time类型。第一栏有日期，第二栏有时间和分钟。10:30:00ValueError: ('Unknown string for
浏览 0提问于2018-08-20得票数 0
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