这与我在这里提出的前一个问题(pandas average by timestamp and day of the week)有关。inplace=True)
df.reset_index(inplace=True) 现在,如果我检查列的数据类型,我们有: index object
0 float64 该列不保留其datetime数据类型。如
我使用pandas来读取csv文件,其中列名是日期时间( date time ),类似于2017-01-02。我尝试使用以下代码将列类型更改为datatime64[D]:但是,它会引发强制转换错误:TypeError: Cannot cast Index to dtype datetime64[D]‘
当我将代码更改为
我想将所有行分组为24小时(所有行都在1到24之间,这意味着每行的时间间隔类型(0到24) )。例如,11:47:43属于类型11,21:17:43属于类型21,依此类推。我尝试使用python group by method,但它不适用于我尝试的me.This。 df.groupby(pd.Grouper(key='time',freq='24h'))