Pandas是一个流行的Python数据分析库,提供了丰富的数据处理和分析工具。其中,df.applymap()是Pandas中的一个函数,用于对DataFrame中的每个元素应用一个自定义的函数,并返回一个新的DataFrame。
在使用df.applymap()函数时,有时会遇到不需要的datetime64ns到时间增量的类型转换。这是因为Pandas会自动将时间数据转换为datetime64ns类型,而在某些情况下,我们可能希望保持原始的时间增量类型。
为了解决这个问题,我们可以使用astype()函数将datetime64ns类型转换回原始的时间增量类型。具体步骤如下:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含时间数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': [pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-01-02')]})
# 查看原始数据类型
print(df.dtypes)
# 输出结果为:
# time datetime64[ns]
# dtype: object
# 将datetime64[ns]类型转换为原始的时间增量类型
df['time'] = df['time'].astype('timedelta64[ns]')
# 查看转换后的数据类型
print(df.dtypes)
# 输出结果为:
# time timedelta64[ns]
# dtype: object
在这个示例中,我们创建了一个包含时间数据的DataFrame,并使用astype()函数将时间数据的类型从datetime64ns转换为timedelta64ns类型。
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