df["Dt_Customer"] = pd.to_datetime(df["Dt_Customer"],format='%d-%m-%y') 我已经尝试转换日期列,数据集包含100多万行...我必须找到没有转换的日期行。 TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError
我使用pandas.to_datetime来解析数据中的日期。默认情况下,Pandas使用datetime64[ns]表示日期,即使日期都是每天。我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime.date或datetime64[D],这样,当我将数据写入CSV时,日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素地手动转换类型:
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢,因为我有很多行,这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。有没有办法一次转换整个列的dtype?或者,pandas.to_datet
在Julia中,我调用Python模块pandas_datareader从web下载数据:
using PyCall
@pyimport datetime
@pyimport pandas_datareader.data as web
gdp = web.DataReader("GDPCA","fred",start=datetime.datetime(1929,1,1))
变量gdp是一个PyObject对象。因此,我不能操纵它(以日志为例)。如何将其转换为数组?我尝试转换(Array{Float64,2},gdp),但它只会使Julia崩溃。
谢谢!
我正在尝试将一些日期时间数据转换为pandas.to_datetime()格式。它不工作,并且df['Time']的类型是Object。哪里错了?
请注意,我已经附上了我的时间文件。
我的代码
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
f = open('time','r')
lines = f.readlines()
t = []
for line in lines:
time = line.split()[1][-20:]
ti
在执行性能分析时,我非常惊讶地发现pd.to_datetime是一个很大的性能拖累(在我的用例中花费了62秒)。所以我可能不会像我应该的那样使用这个函数。
简单的例子是,我需要以日期/时间戳格式转换timestamp = 623289600000000000L。
import datetime
import time
import pandas as pd
timestamp = 623289600000000000L
timeit pd.to_datetime(timestamp, unit = 'ns')
10000 loops, best of 3: 46.9 us p
我无法使用xlsxwriter实现日期格式。我已经尝试过使用xlsxwriter在熊猫中使用数据格式的示例代码,但是添加了Sqldf步骤来过滤掉df,这略有不同。这里,我只使用sqldf步骤中的简单过滤器进行测试,但在实际场景中却很复杂。
有人能给我个建议吗,这里有什么问题吗。我已经检查了dtype,它在工作(实际示例)和非工作(sqldf步骤添加)情况下都是对象。
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
from pandasql import sqldf
# Create a Pandas dataframe fro
我是Python和Pandas的新手,在使用日期序列进行索引时遇到了一些问题。我正在尝试将数据从SQLite数据库中提取到DataFrame中,该数据库由'mm/dd/yyyy‘格式的日期和股票价格组成。然后,我使用set_index创建了一个新的DataFrame,以便按日期为价格编制索引。如何使用数据集中的日期将新索引设置为日期序列?这是否需要datetime转换,或者DataFrame是否具有从对象转换为dateseries的能力?
下面是我使用的代码:
import sqlite3 as db
import pandas as p
dbcon = db.connect(...