Hello! This is a CSV table.我尝试将CSV输出与Pyhton相结合来创建甘特图。CSV文件中的每一列都表示一个日期和时间,例如start1是小时和start2 -分钟。之后,我使用pd.to_datetime(data["start1"], format="%H")进行适当的格式化。start2也是如此。问题是:如何在pandas DataFrame中组合这两列,以获得"%H-%M"格式的一列?比如数据“start”。下面是data.head() output and代码: import numpy as np
imp
我正在尝试使用以下函数将matlab datenum格式的pandas dataframe列转换为python日期时间格式: def datenum_to_datetime(datenum):
"""
Convert Matlab datenum into Python datetime.
:param datenum: Date in datenum format
:return: Datetime object corresponding to datenum.
"""
days
我想读取csv,日期在列中,但日期在列中的格式不同。
具体地说,有些日期是"dd/mm/yyyy“格式,有些是"4####”格式(excel 1900日期系统,序列号表示自1900/1/1以来经过的天数)。
有没有办法使用read_csv或pandas.to_datetime将列转换为datetime?
我尝试过使用不带参数的pandas.to_datetime,但无济于事。
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
返回
ValueError: year 42613 is out of range
假设它可
给定df
Date Time Data
3 2017-08-10 15:15:00 a
0 2017-08-11 15:15:00 b
1 2017-08-12 15:15:00 c
2 2017-08-13 15:15:00 d
1 2017-08-14 15:15:00 e
和
print (type(df['Date'].iat[0]))
<class 'datetime.date'>
print
我有一个值为pandas._libs.tslib.Timestamp的numpy.ndarray
示例:
地址:type(closedDate)
输出:numpy.ndarray
地址:type(closedDate[0])
输出:pandas._libs.tslib.Timestamp
我想将closedDate的内容转换为datetime.date的列表
我尝试过以下几种方法:
for i in closedDate:
closedDate[i].to_datetime()
但是会出现这个错误:
IndexError: only integers, slices (`:`), el
我将该表加载到pandas中,如下所示: import pandas as pd
df=pd.read_excel(file.xlsx,dtype=object)
A B C D
1 2.0 1-02-1997 sam
Nan 2.3 3-08-1997 ram
2 nan 2-03-1997 pam 然后我将替换NaN值 df=df.fillna(method='ffill') 然后,我使用以下命令将列转换为int和float for c in df.columns:
df[c]=pd.to_numer
我有一个大型excel文件上传到spyder,只是为了一个例子。我说得很简单-
Date Name Project Age Pin_code Remarks Gender
0 2020-01-01 a proj_a 34 123456 grade_a M
1 2019-12-04 b proj_b 48 789012
2 c