将Datetime从pandas导出到sqlite的结果为float格式
在将Datetime从pandas导出到SQLite数据库时，结果默认为float格式。
Datetime类型是用于表示日期和时间的数据类型。在pandas中，Datetime类型是通过pandas的Timestamp对象来表示的。而SQLite数据库是一种轻量级的关系型数据库，它使用浮点数来表示日期和时间。
当将Datetime数据导出到SQLite数据库时，pandas会将Datetime转换为对应的浮点数表示。这个浮点数表示的是从1970年1月1日午夜（UTC）开始的秒数。这种表示方式被称为UNIX时间戳。
在SQLite中，可以使用浮点数来存储和计算日期和时间，但是对于数据的可读性和易用性来说，这种表示方式并不友好。因此，在从SQLite中读取数据时，需要将浮点数转换回Datetime类型，以便更方便地进行处理和分析。
以下是一种完整的处理流程：
- 将pandas中的Datetime类型列导出到SQLite数据库时，可以使用pandas的to_sql方法。例如，假设DataFrame对象名为df，需要导出的列名为"datetime_col"，SQLite数据库文件名为"example.db"，可以使用以下代码：
import sqlite3
from pandas import DataFrame
# 创建SQLite连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 将DataFrame导出到SQLite数据库中的表名为"table_name"
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
# 关闭连接
conn.close()- 在从SQLite数据库读取数据时，可以使用pandas的read_sql_query方法。以下是一个例子：
import sqlite3
from pandas import read_sql_query
# 创建SQLite连接
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 查询SQLite数据库中的表名为"table_name"
query = "SELECT * FROM table_name"
# 从SQLite数据库中读取数据到DataFrame
df = read_sql_query(query, conn)
# 关闭连接
conn.close()在导出的DataFrame中，Datetime列会以浮点数的形式呈现。如果需要将其转换为Datetime类型，可以使用pandas的to_datetime方法。以下是一个示例：
from pandas import to_datetime
# 将浮点数列转换为Datetime类型
df['datetime_col'] = to_datetime(df['datetime_col'], unit='s')综上所述，将Datetime从pandas导出到SQLite的结果为float格式，需要在读取数据时进行相应的类型转换以便进一步处理和分析。
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我使用pymssql和Pandas sql包将数据从SQL加载到带有frame_query的Pandas dataframe中。
我想使用write_frame将它发送回SQL数据库，但我还没有找到太多关于这方面的文档。特别是，有一个参数sqlite=‘sqlite’。这是否意味着到目前为止，Pandas只能导出到SQLite？我的公司使用的是MS SQL Server 2008，因此我需要导出到该数据库。
浏览 0提问于2012-07-03得票数 7
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Data:Panda Dataframe, read from excel
Month Sales
01-01-17 1009
01-02-17 1004
..
01-12-19 2244
Code:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
import datetime
CHI = pd.read_excel('D:\DS\TS.xls', in
浏览 48提问于2020-05-03得票数 0
1回答
我想尝试将一些文本输出到一个结果字段以及来自两个单独字段的结果中。
我有一个traveldate - datetime字段和一个lastservicedate - datetime字段，并希望尝试将以下内容输出到一个结果字段中：
从traveldate到lastservicedate的旅行服务
这能办到吗？
谢谢,
浏览 2提问于2014-05-08得票数 0
回答已采纳
1回答
假设您希望以YYYY-MM-DD形式从1990-1-1到1991-12-31以及pandas创建一系列时间戳
import pandas
import datetime
start = datetime.date(1990, 1, 1)
end = datetime.date(1991, 12, 31)
s = pandas.Series(pandas.date_range(start=start, end=end, freq='D'))
结果是：
In[1]: s
Out[1]:
0 1990-01-01
1 1990-01-02
2 1990-01
浏览 0提问于2017-03-14得票数 2
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2回答
我正在使用pyodbc从SQL服务器中提取数据。然而，问题是我需要从某个日期框中提取数据；该日期的数据类型和格式都不正确。Float64和90502(5/02/09是我想要的。)我是python的新手，甚至还不是很擅长这一点，如果能得到任何帮助，我将非常感激。
我尝试过转换为string，然后是strptime，但它告诉我数据的格式不正确。我还尝试了包含的代码，但是它似乎没有完成我希望它做的事情，因为数据仍然读取为float64，并且没有按预期输出。
import pandas.io.sql as psql
from datetime import datetime
import xlwt
i
浏览 3提问于2019-06-20得票数 0
我的SQLite数据库表中有一个出版物引用字段。我正在尝试从Excel源文件中更新/追加到数据库表。因此，我使用熊猫来导入Excel文件，并编写了一个循环逐行更新。(注意，我编写了一个循环，而不是使用.to_sql，因为在替换时，它会从SQLite表中删除主键。)
当我试图更新SQLite表时，我得到了一个与ascii编码相关的错误。这些错误与作者名字中的虚线、重音字母等有关。
如何在编码错误上强制某种忽略/替换，而只是默认使用某种简单的字符串？，在SQL表中完全复制引用字符串并不重要。
如果我删除具有编码问题的引号字段，下面的循环就会工作。
# my variables:
# fileIn,
浏览 2提问于2019-02-05得票数 0
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我正在使用GCP函数查询API，并希望将结果写入BigQuery。我得到了一个错误：
得到了意外的source_format：'NEWLINE_DELIMITED_JSON‘。目前，只支持拼板和CSV。
这是我的密码
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
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import datetime
def hello_pubsub(event, context):
response = requests.get("https://api.openweathermap.org
浏览 1提问于2021-11-30得票数 1
我使用python pandas和datetime库将日期列中的日期从以下格式转换为：'3/3/2019‘。
下面是我用来得到结果的代码，但我仍然得到一个ValueError。‘未转换的数据仍然存在’。
有没有人知道解决这个问题的方法？
df_['Date'] = df_['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%A, %B %d, %Y').strftime('%d/%m/%Y'))
浏览 0提问于2021-07-07得票数 0
2回答
我所做的工作如下：
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()
raw_data_df = dd.read_csv('dataset/nyctaxi/nyctaxi/*.csv', assume_missing=True, parse_dates=['tpep_pickup_datetime', 'tpep_dropoff_datetime'])
dataset是从Mathew所做的演示中提取出来的，并被用作dask data
浏览 0提问于2018-07-20得票数 2
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我试图从postgresql查询数据，并将其插入sqlite中。
这是我的代码：
import pandas as pd
import pandas.io.sql as pd_sql
import sqlite3 as sql3
import psycopg2
#Aquire Data FROM PostgreSQL DB
conn_pg = psycopg2.connect("dbname='xx' user='xxxxx' host=xxx.xxx.xx.xxx password='xxxx'");
sql_1='S
浏览 1提问于2014-04-14得票数 3
我在pandas数据框中存储了一些数据，如下所示：
0纳斯达克AAPL 1.63 3.51 2.20
1纳斯达克AAPL 2.40 3.59 1.74
当我将其导出到CSV文件或SQLite数据库时，任何第二个小数位为零的数字都会被截断为一个小数位(例如，2.40变成了2.4)。
我用于导出的代码是：
""" Export data to CSV file """
# Output final data as CSV
df.to_csv('stock_data-US.csv', sep=',', float_fo
浏览 3提问于2018-08-13得票数 0
2回答
我试着用python熊猫绘制图表，到目前为止我还能读取sqlite数据库。我无法使用时间戳生成图形。我想用python熊猫绘制多行图。我想要月份(X轴)和数值(Y轴)图的不同线。
以下是我的数据帧(Df)输出：
这是我的密码
import sqlite3
from pylab import *
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
conn = sqlite3.con
浏览 2提问于2015-03-19得票数 0
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1回答
转换
、
因此，我试图从sqlite数据库中转换时代时间。我使用的是time列，类型是Timeswap。
存储值为: 1383928265 (11/8/201311:31:05 AM)
SQL：
var sql = "SELECT session_id, xml, strftime('%s',stopped), strftime('%s',time), orig_title FROM processed";
结果: 119360752804800 (1973年10月13日上午7:45:52 )
我的转换器：
public static DateT
浏览 3提问于2014-02-17得票数 1
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我正在使用Python/Pandas查询数据库。这将是一个重复的请求，我想回顾一下随着时间变化的时间窗口，所以我想用一些智慧来做这件事。
在SQLite查询中，如果我说
WHERE table.date BETWEEN DATETIME('now', '-6 month') AND DATETIME('now')
我得到了我期望的结果。但是，如果我试图将这些移动到变量，则结果表将变为空表。我发现endDate变量可以工作，但是startDate不能工作。大概是我对撇号周围的逃逸做了错事吧？由于结果是空的，它就像在看DATETIME(\'n
浏览 7提问于2021-12-15得票数 2
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我正在尝试向dataframe中添加一些列--下面是代码
import import_ipynb
import talib
import numpy
import yfinance as yf
import datetime as dt
import time
from datetime import datetime, timedelta
import sqlite3
import pandas
import numpy as np
conn = sqlite3.connect('Strategy_RSI_MACD_Data.db')
c = conn.cursor()
浏览 0提问于2020-09-25得票数 0
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需求
我正在尝试将一个dataframe导出到Parquet文件，这个文件稍后将被不是Python或Pandas的东西所消耗。(Azure资料厂)
当我在流的后面摄入Parquet文件时，它无法识别datetime64[ns]。我宁愿使用“香草”Python datetime.datetime。
问题
但我无法做到这一点。问题是，Pandas正在强制任何“类似于日期时间的对象在返回数据或系列后进入datetime64[ns]”。
小例子
例如，假设带有"timestamp"列的虹膜数据集：
>>> df.head()
sepal length (cm)
浏览 2提问于2021-02-19得票数 2
我有一只熊猫DataFrame，里面有各种各样的数据。这意味着有些列是浮动的，有些是字符串，等等。
我首先尝试通过调用xlsxwriter工作表级别的方法来格式化列，但是to_excel()似乎是用它自己的格式对象格式化每个单元格，所以列级别的格式被重写了。
我正在尝试将一个DataFrame导出到Excel，并利用float_format参数文档中的。
守则：
writer = pd.ExcelWriter(path, engine='xlsxwriter')
ff = '_(* #,##0.00_);_(* (#,##0.00);_(* "-"??
浏览 2提问于2014-09-05得票数 1
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我正在尝试在pandas中设置一个简单的DataFrame，它从JSON文件导入数据，特别是从Alpha Vantage导入数据。我正在寻找修复函数sectorperformance的方法，因为微软运行得很好，没有错误。扇区的JSON文件：
我是pandas的新手，所以我试着修改了几行代码，但没有成功。我确信我遗漏了一些基本的东西，但是找不到。
import requests
import pandas as pd
import datetime
api_key = open("APIkey.txt", "r").read()
def microsoft():
浏览 15提问于2019-07-15得票数 0
我得到了一些大型sqlite表，我需要将它们读入到dask数据帧中。表中的列具有存储为sqlite NUMERIC数据类型的日期时间(ISO格式的字符串)。我能够使用Pandas的read_sql_table读入这种数据。但是，来自dask的相同调用给出了一个错误。有人能建议一个好的变通办法吗？(我不知道有什么简单的方法可以将这些列的sqlite数据类型从数字更改为文本。)我在下面粘贴一个最小的例子。
import sqlalchemy
import pandas as pd
import dask.dataframe as ddf
connString = "sqlite:///c
浏览 13提问于2018-01-25得票数 2
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我在将日期和时间戳值从sqlite导入到pandas时遇到问题。
import pandas as pd
import sqlaclchemy
engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///database.db')
df = pd.read_sql_table('ephemeris', engine)
print(df)
ValueError: Couldn't parse date string: '1943 1 1'
当我运行另一个以日期值开头的表时，我得到以下结果
ValueEr
浏览 0提问于2018-09-13得票数 0
11回答
我似乎无法从使用日期时间字符串作为比较的sqlite数据库的查询中获得可靠的结果，因此：
select *
from table_1
where mydate >= '1/1/2009' and mydate <= '5/5/2009'
我应该如何处理与sqlite的日期时间比较？
更新:字段mydate是一个DateTime数据类型
浏览 3提问于2009-12-30得票数 129
回答已采纳
与熊猫合作，处理一些基于时间序列的数据，其中包含日期，数字，类别等。
我遇到的问题是让pandas从CSV创建的DataFrame中正确地处理我的日期/时间列。在我的数据中有18个日期列，它们不是连续的，原始CSV中的未知值具有字符串值" unknown“。有些列包含所有包含有效日期时间的单元格，并通过pandas read_csv方法正确地猜测出它们的数据类型。然而，在特定的数据样本中，有一些列的所有单元格都是“未知”的，并且这些单元格被类型化为object。
我加载CSV的代码如下：
self.datecols = ['Claim Date', 'Lock
浏览 3提问于2013-12-20得票数 11
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1回答
我想创建一个条形图，其中x轴是datetime我的数据框中的列。 我将datetime在pandas列仅转换为时间，并且在尝试使用matplotlib.pyplot.barplot绘制数据的函数： import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.read_csv('data.csv')
dataset['date'] = pd.to_datetime(dataset['date']).dt.time
plt.bar(dataset['date'
浏览 176提问于2021-02-26得票数 -1
回答已采纳
2回答
我有一个sqlite3数据库：
import sqlite3
import pandas as pd
from datetime import datetime
batch_size = 10
con = sqlite3.connect(':memory:', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cur = con.cursor()
table = """CREATE TABLE my_table(DateCreated DATETIME);""&
浏览 11提问于2022-05-17得票数 1
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7回答
我已经下载了一些数据作为一个sqlite数据库(data.db)，我想在python中打开这个数据库，然后把它转换成熊猫数据。
这是目前为止我所做的
import sqlite3
import pandas
dat = sqlite3.connect('data.db') #connected to database with out error
pandas.DataFrame.from_records(dat, index=None, exclude=None, columns=None, coerce_float=False, nrows=None)
但是它抛出了
浏览 9提问于2016-03-16得票数 98
回答已采纳
我正在尝试将我的datetime格式更新为m/d/y :m:s字符串格式，并以错误的响应格式得到它，我需要能够从python -> csv -> sqlite3加载具有文本数据类型的日期。见下面的代码：
请求：
original_date = '1/6/2019 1243'
new_date = datetime.strptime(original_date, '%d/%m/%Y %H%M')
结果：
2019-06-01 12:43:00
通缉结果：(m/d/y :m:s)
'01/06/2019 12:43:00'
浏览 3提问于2019-11-29得票数 0
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我在Pandas DataFrame中使用以下代码包装文本：
for column in dataframe:
if column != '':
dataframe[column] = dataframe[column].str.wrap(len(column) + 20)
并将DataFrame导出到带有.to_excel(“文件名”)的excel文档中。结果是(Linux上的LibreOffice)，如下图所示：
如何更改行高以获得以下结果：
？
我还想提到，当我删除上面的代码并在LibreOffi
浏览 14提问于2022-11-08得票数 0
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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!
浏览 2提问于2016-01-21得票数 5
我有一个计程车票价预测数据集，我需要将它的一个变量"pickup_datetime“从对象数据类型转换为datetime数据类型。我用熊猫把它转换成约会时间。代码：
data['pickup_datetime']=pd.to_datetime(data['pickup_datetime'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S UTC')
我的错误越来越少。有人能建议如何从我的变量中找到不正确的行吗？
> TypeError Traceback (most
浏览 1提问于2020-06-23得票数 0
回答已采纳
我正在使用下面的代码从azure存储中读取多个json文件。
from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
import json
import json
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from datetime import datetime
import uuid
connect_str = ""
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connec
浏览 3提问于2022-07-13得票数 0
回答已采纳
在使用pandas研究和分析数据之后，我经常创建汇总表(例如“表1")。目前，我使用pandas创建(布局)这样的表，然后通过DataFrame.to_excel()将它们导出到Excel中。
例如，在第一行中，您可以看到第二行中每个组的人数及其平均年龄。
GroupA GroupB Total
Total 959.00 764.00 1723.00
Age Mean 73.34 73.55 73.43
熊猫的数据不适合提供数据和布局选项。我知道这一点。例如，一个问题是Total行，其中整数
浏览 0提问于2022-09-14得票数 0
我有一个数据框，其中包含以下类型的列: object、float 64和int64。我想将这些类型更改为可用于数据可视化的类型。我已经尝试过使用astype方法，但是我得到了一个错误。如何将这些类型更改为更适合于数据可视化的类型。 #Import data into a dataframe
raw_data = pd.read_csv('FuelPrices2016 -2019 ulsp.csv')
raw_data.head()
#Import data into a dataframe
raw_data = pd.read_csv('FuelPrices2016
浏览 21提问于2019-09-26得票数 1
我使用pandas将数据导出到XLSX，而后者使用的是XlsxWriter。我已经试验了我找到的格式选项(例如float_format，尽管根据源代码它看起来像是错误的答案)，但我找不到任何阻止Excel用科学记数法解释数字的方法。
例如，如果我编写0.000000000001，则Excel中的基础单元格值为0.000000000001，但显示值为1E-12。我知道我可以将数字写成字符串，但我希望Excel中的值是数字。
浏览 0提问于2014-06-06得票数 2
我有一个pandas.DataFrame (df)，它由一些值和一个datetime组成，它最初是一个字符串，但我使用以下命令将其转换为时间戳
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['Time [dd.mm.yyyy hh:mm:ss.ms]'], format="%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f")
它似乎起作用了，我可以访问新列的元素的属性，如obj.day等。因此，生成的列包含一个时间戳。当我尝试使用pyplot.plot(df['datetime'],df['value_na
浏览 0提问于2016-10-13得票数 6
回答已采纳
可以推断列的类型，但是我不能让它为那些值看起来像是明显的日期时间和时间增量的列推断出任何日期时间或时间增量类型(例如datetime64、timedelta64)。
下面是一个CSV文件示例：
datetime,timedelta,integer,number,boolean,string
20111230 00:00:00,one hour,10,1.6,True,Foobar
和一些用pandas阅读它的代码：
dataframe = pandas.read_csv(path)
该数据帧上列的类型为object、object、int、float、bool、object。除了前两列之外，它们
浏览 1提问于2014-02-20得票数 8
我有一个这样的dataframe df：
date1 date2 A
2015.1.1 2015.1.2 1
2015.1.1 2015.1.3 2
2015.1.1 2015.1.4 3
2015.1.2 2015.1.3 4
2015.1.2 2015.1.4 5
2015.1.3 2015.1.4 6
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1711 entries, 0 to 1710
Data columns (total 3 columns):
date
浏览 1提问于2015-08-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在将数据从Python导出到SQL数据库，出于性能原因，我试图确保要导出的数据注册为具有正确的类型。因此，我正在尝试创建具有正确数据类型的Pandas Series数据。我假设在pd.Series对象上调用dtype会产生其底层元素的数据。我在处理字符串数据时遇到了问题。
以下是演示该问题的代码示例：
orig_data_string = ['abc'] * 10
pd_data_string = pd.Series(orig_data_string)
pd_data_string.dtype
在Python控制台中运行上面的代码会产生dtype('O')，
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
0回答
我想要将数据帧导出到csv。但最重要的是，我想打印数据帧的日期，以在csv文件中产生以下结果。如何将字符串句子连接到数据帧中，以便将其一起导出到csv？
import pandas as pd
import datetime as dt
today1=dt.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
print('This dataframe is created on ',today1)
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
print(df)
df.to_c
浏览 5提问于2016-12-20得票数 1
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表示，熊猫datetime的工作参考了python的默认strftime。但是，它给了我不同的结果，在我的代码中有相同的日期。
因为这里引用的是输入format，与python strftime一样。
使用python strptime
import datetime
date = '19981128'
date_python = datetime.datetime.strptime(date, '%Y/%m/%d')
产出：
ValueError: time data '19981128' does not match format
浏览 13提问于2022-10-19得票数 2
回答已采纳
上下文：
我想将“日期”转换为float()，作为使用数据集进行培训的一种要求。
问题：
我想知道Python是否可以将“日期”数据转换为日期时间类型？
目标：
转换“7月24日2021”-> "07/ 24 /2021"？
数据集：BTC历史数据
Date Close High Low Open Volume (24H) Market Cap
490 Dec 14, 2019 $7,091.76 $7,340.28 $7,040.29
浏览 3提问于2021-07-24得票数 0
回答已采纳
在给定的时间之后，我一直在尝试选择：
SELECT created FROM table WHERE created >= '2014-11-11 00:00:00';
但我得到的结果包括：
2014-11-6
2014-11-3
ect..
这促使我做了一些让我困惑的测试：
SELECT '2014-11-11' < '2014-11-3';
1
sqlite> SELECT DATETIME('2014-11-11') < '2014-11-3';
1
sqlite> SELECT
浏览 3提问于2015-01-10得票数 0
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答案
阿比在这里的回答是：给了我一个很好的线索。
peewee.DateTimeField()还接受一个日期时间作为字符串。
这是行之有效的：
hdf.time = hdf.time.astype(str)
hdf_dict = hdf.to_dict(orient="records")
db.Candles1Minute.insert_many(hdf_dict).execute()
qlite> select * from candles1minute limit 1;
id symbol time open high
浏览 6提问于2022-10-13得票数 2
回答已采纳
我的google表中的模式如下所示： price_datetime : DATETIME,
symbol : STRING,
bid_open : FLOAT,
bid_high : FLOAT,
bid_low : FLOAT,
bid_close : FLOAT,
ask_open : FLOAT,
ask_high : FLOAT,
ask_low : FLOAT,
ask_close : FLOAT 在我执行pandas.read_gbq之后，我得到了一个具有如下列数据类型
浏览 44提问于2017-07-06得票数 4
回答已采纳
考虑以下代码：
r = pandas.date_range(datetime(2014,5,26),datetime(2014,6,6))
ts = pandas.Series(np.random.randn(len(r)), index=r)
print(ts.asfreq(pandas.DateOffset(days=5),how='end'))
我认为我没有正确理解如何使用“如何”参数。有了上面的代码，我预计从最后开始，asfreq的结果将每5天返回一次。但我还是明白：
2014-05-26 0.456856
2014-05-31 -0.
浏览 3提问于2014-06-07得票数 1
1回答
我试图在指定的时间戳上分割一个pandas.Series。从其他这样的问题中，我得到了以下工作流：
import pandas as pd
x = ... # some time data
y = ... # some value data
lower_limit_x = pd.to_datetime(x.index) >= pd.to_datetime('2019-01-23 20:59:04')
upper_limit_x = pd.to_datetime(x.index) <= pd.to_datetime('2019-01-23 21:37:44&
浏览 0提问于2019-02-05得票数 2
回答已采纳
是否可以将一个包含总秒数的pandas dataframe列转换为另一个包含时间的列，如hh:mm？
在我的mysql查询中，我可以这样做
SELECT SEC_TO_TIME(xxxx);
但是在我的pandas Dataframe中输出转换是错误的，所以我想用pandas而不是sql来进行几秒钟的转换。我正在使用pd.to_timedelta函数：
df['time'] = pd.Timedelta(Second(df['sec']))
但它不起作用。
-编辑-
解决了！这不起作用：
df['time'] = pd.to_datetime(d
浏览 0提问于2017-05-23得票数 4
3回答
使用时：
import datetime
import sqlite3
db = sqlite3.connect('mydb.sqlite', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
c = db.cursor()
db.text_factory = str
c.execute('create table if not exists mytable (date timestamp, title str, \
custom str, x float, y float, z char default null, \
p
浏览 0提问于2018-02-24得票数 2
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一个简单的例子：
import sqlite3, datetime, csv
import pandas.io.sql as sql
from dateutil.parser import parse
my_db = 'test_db.db'
connection=sqlite3.connect(my_db,detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE t
浏览 0提问于2012-12-01得票数 1
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当我尝试使用pandas读取python中的sas7bdat文件时。它显示流出错误如下。有人知道怎么解决这个问题吗？非常感谢。
import pandas as pd
pd.read_sas('D:/My Documents/data.sas7bdat')
错误消息：
OverflowError
Traceback (most recent call last)
pandas\_libs\tslib.pyx in pandas._libs.tslib.array_with_unit_to_datetime()
pan
浏览 1提问于2018-09-12得票数 0
我正在尝试对从quandl下载的数据进行重采样，但是即使它看起来是datetime64[ns]类型的，也会抛出一个TypeError。 我尝试运行pd.to_datetime(df['Date'])以确保它是datetime类型，但没有成功。 df = pd.read_pickle('data1')
print(df.Close.head())
df = df.reset_index()
df = df[['Date', 'Close']]
print(df.Date.head())
df = df.resample('
浏览 15提问于2019-05-25得票数 0
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