由于pandas 0.23.4完全不推荐pandas._libs.tslib.NaTType,所以我必须使用pandas.NaT,如0.23.2 changelog中所示,
The type import pandas.tslib.NaTType is deprecated and can be replaced by using type(pandas.NaT)
但当我尝试下面的代码时,
from pandas import NaT
val_type = type(val)
if issubclass(val_type, NaT):
return 'NaT'
我有个错
我有一个问题,用当前版本的熊猫,向后填写一个粗大的日期向量。相同的代码适用于早期版本。以下是我的问题所在:
旧版本(0.7.3)起作用
C:\WINDOWS\system32>pip show pandas
Name: pandas
Version: 0.7.3
Summary: Powerful data structures for data analysis and statistics
Home-page: http://pandas.pydata.org
Author: The PyData Development Team
Author-email: pydata@googl
默认情况下,当两个dataframes被连接(使用concat)时,concat将创建一个新的dataframe,并将两者的列合并在一起,在结果中设置nan中任何缺失列的值。例如..。
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'A':range(5), 'B':range(5)})
b = pd.DataFrame({'A':range(5)})
pd.concat([a , b], sort=False)
A B
0 0 0.0
1 1 1.0
...
3 3 NaN
4
我看了熊猫的源代码,我发现下面的声明有点奇怪:
from pandas._libs import NaT, groupby as libgroupby, iNaT, lib, reduction
它似乎将Nat和groupby作为多个模块(libgroupby、iNaT、lib、还原)导入,这两个库是两个库。
我去了pandas._libs库,但没有找到任何名字为NaT的模型。确实有一个groupby.pyx,我假设它是groupby库?
导入库的数量是否比导入的模块少?这是如何工作的呢?根据我过去的理解,我们可以做import a as b,但是不能做import a as b, c
熊猫版本1.0.3
例如..。
import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame([pd.Series(dict(a=pd.NaT, b=np.nan))])
某种令人毛骨悚然的类型推断给出了a和b作为NaT。
a b
0 NaT NaT
当然,然后将后续系列中的实际浮点数添加到'b‘中,就会使它具有dtype对象,而不是您可能假设的d类型浮点数。
在我看来,这种行为就像个窃听器,但是吗?
这可能是一个已知的限制,但当Pandas系列包含NaT的时候,我很难计算出该系列的累积最小值。有什么方法可以让这个系列工作吗?
下面是简单的例子:
import pandas as pd
s = pd.Series(pd.date_range('2008-09-15', periods=10, freq='m'))
s.loc[10] = pd.NaT
s.cummin()
ValueError: Could not convert object to NumPy datetime
我有一个包含一些NaTs的系列,需要用NaTs替换它们。我该怎么做呢?
下面是一个简单的例子,我已经尝试过了:
>>> s = pd.Series([np.NaN, np.NaN])
>>> s.fillna(pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype: float64
>>> s.replace(np.NaN, pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype: float64
>>> s.where(pd.notnull(s), pd.NaT)
0 NaN
1 NaN
dtype:
我正在对以下Pandas数据帧进行预处理。 ? 对于相同的assetid,我希望找到第一个和最后一个AccountingDate,并基于下面的isSold逻辑创建另一个列AccountingDate。 if AccountingDate of all deals for same assetid is Null:
isSold = False
else:
isSold = True 同时,我想找出每个assetid的第一个和最后一个AccountingDate的Amount。 一般来说,Pandas中的groupby聚合是这样的: df.groupby('as
我在尝试通过parse_dates of pandas.read_csv()解析少数几个日期时,遇到了这个错误。在下面的代码片段中,我试图解析格式为dd/mm/yy的日期,这将导致不正确的转换。在某些情况下,日期字段被视为月份,反之亦然。
为了保持简单,在某些情况下,dd/mm/yy被转换为yyyy-dd-mm而不是yyyy-mm-dd。
案例1:
04/10/96 is parsed as 1996-04-10, which is wrong.
案例2:
15/07/97 is parsed as 1997-07-15, which is correct.
案例3:
10/12/
我有一个pandas列,时间格式为HH:DD,如下所示。我想把字体改成一个时间,用谷歌搜索一下,看看周围;我应该使用to_timedate。
0 NaN
1 06:56
2 NaN
3 NaN
4 NaN
Name: Time, dtype: object
我拼凑了这段代码来做这件事:
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format= '%H:%M', errors='coerce')
但现在我得到的结果是:
0
为什么pandas要以不同的方式将None值转换为to_datetime (不可预测的)和to_numeric (可预测的)?
import pandas as pd
VALUE = None
print(pd.to_datetime(VALUE))
print(pd.to_numeric(VALUE))
print(pd.__version__)
返回
None
nan
0.23.4
为什么不pd.to_datetime(None) is pd.NaT?
nat = np.datetime64('NaT')
nat == nat
>> FutureWarning: In the future, 'NAT == x' and 'x == NAT' will always be False.
np.isnan(nat)
>> TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported
csv包含一些列值低于时间戳字符串类型,如何将其转换为pandas中最近日期的日期时间... 2019-09-27 09:15:422019-09-28 14:55:182019-09-26 04:54:12
case[date]=case[date].apply(lambda x: pd.to_datetime(x,errors = 'coerce',infer_datetime_format=True)) 但执行时出现以下错误 ('offset must be a timedelta strictly between -timedelta(hours=24)
我刚刚开始学习python,并试图让它为我的工作做一些有用的事情。
我的目标是从excel文件中读取具有以下格式数据的表,并对其进行计算:这是员工工作天数的服务记录:
Day from Day to
01/09/12 31/08/13
04/07/15 10/11/15
11/11/17
在最后一行中,未指定日期,并将将其视为当前日期。
我写了以下文章:
import pandas
db=pandas.read_excel('earnedleaves.xls')
from datetime import datetime
def Calc_Days_W
我有一个Python Pandas dataframe,它由timedelta64类型的dueDate字段组成。我在dataframe中还有一个列,表示任务是否完成。
from datetime import date
df = pd.DataFrame(data = [pd.date_range('1/1/2017', periods = 6), [True if i%2 == 0 else False for i in range(6)]]).T
df.columns = ['dueDate', 'completed']
如果任务未完