我有一个以date作为index的pandas main_df数据帧 dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)>
我尝试做的是根据特定的日期获取
浏览 24提问于2021-05-13得票数 1
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如何更新数据帧中的索引类型
、、、、
我有一个数据框架df，它的索引结构如下所示：array(['2017-12-19T07:00:04.753422000', '2017-12-19T07:00:09.62838900001-22T15:29:52.462586000', '2018-01-22T15:29:54.900103000',
'2018-01-22T15:29:56.728234000'], dtype='<e
浏览 1提问于2018-03-02得票数 0
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所以，每当有一个比正常时间增量更长的时间间隔时，我希望它被拆分。索引是均匀递增的(时间间隔为10M)。但是，当我实际使用np.split而不是拆分成节时，输出是这样的，其中只保留了拆分索引处的值： [DatetimeIndex([], dtype='datetime64[ns]', freq=None)'datetime64[ns]', fr
浏览 15提问于2020-09-23得票数 0
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因此，我这样做，首先定义了我的'schema dataframe‘，它指示了我希望在文件中为它们各自的列提供的数据类型：import numpy as np':[ np.dtype('datetime64[<
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
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我在数据类型推断方面遇到了问题，因此我决定手动映射数据类型，但是我发现我无法像预期的那样识别Pandas数据类型。df = pd.DataFrame(date)
pd_to_pa_dtypes[df[0].dtype] # KeyError: dtype('<M8[ns]'
浏览 30提问于2021-04-30得票数 1
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我正在尝试使用wrf-python从netcdf文件中提取数据。数据是每小时一次。日期被提取为数字，而不是日历-日期-时间。首先，我提取数据，将其转换为平面np数组，然后尝试保存文件。WRF_T2_T10_WS_WD.csv'), np.transpose(arr2D), %s, delimiter=',', header=headers, comments='') 它看起来是这样的：
浏览 51提问于2020-11-07得票数 3
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目前，dataframe.dtypes输出： age int64date datetime64[ns]dtype: object 我希望输出仅包含date和time列，或者相反，仅包含类型为datetime64ns的列，即输出应为： date datetime64[ns]
浏览 12提问于2020-09-26得票数 0
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我有一个名为date的列，它的值为> DatetimeIndex(['2013-02-29'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
> DatetimeIndex([&
浏览 8提问于2021-05-28得票数 2
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pandas.core.series.SeriesIn [285]: df.date.ix[[0]] Name: date, dtype: datetime64[ns]
Out[283]: Timestamp('2015-11-03 14:57:27')
我想将这个特定的元素作为datetime64[ns]类型</em
浏览 1提问于2016-01-15得票数 0
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我很难从熊猫数组中获得一致的日期时间格式。我有一个df，它的日历日期为dtype datetime64[ns]。当我通过iloc直接访问日历日期(例如索引966 )时，就会得到一个Timestamp类型。df.iloc[966]['Calendar Day']Timestamp('1998-09-26 00:00:00')
但是，当使用条件语句访问同一行时，我会得到不同的</
浏览 4提问于2020-12-27得票数 1
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2011-01-08 -0.622274
我将遵循“Python for Data Analysis”一书中的示例在下面的段落中，作者检查了索引类型：当我在控制台中执行完全相同的操作时，我会得到：
ts.index.d
浏览 0提问于2015-03-23得票数 97
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[ns, UTC]dtype: object>>> df_1.join(df_2, on='date', lsuffix='_')documentation for join说“索引应该类似于这一列中的一列。”因此，我将df_2的索引设置为date字段，并再次尝试： >>>
浏览 33提问于2019-01-31得票数 8
[ns, US/Eastern] 843 我看过一些关于强迫datetime64[ns, US
浏览 2提问于2017-01-21得票数 1
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这个问题“被问了很多次”--但在仔细研究了其他答案之后，我还没有找到适用于我的问题的解决方案。遗憾的是，这仍然是一个关键问题。我有一个带有列pandas的datetime数据，我只想计算数据所涵盖的时间范围，以秒为单位(比方说)。timespan_a=df['datetime'][-1:]-df['datetime'][:1]# 0 NaT# Name: datetime, dt
浏览 1提问于2017-10-13得票数 4
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, chunksize=10000);AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'translate'
当我使用较旧的版本并通过
浏览 4提问于2017-03-30得票数 9
有谁能解释为什么在Pandas (0.18.0)中这一结果为真： freq=None).equals(pd.Index([u'100171'], dtype='object'))这些索
浏览 3提问于2016-05-25得票数 2
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给定一个类型为datetime64[ns]的日期列，我想从它们中提取year： '2009-10-01T00:00:00.000000000', '2009-10-02T00:00:00.000000000',
'2009-10-03T00:00:00.000000000&#x
浏览 0提问于2020-03-20得票数 0
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当垂直连接两个时间戳索引的Dataframe时，我有一个类似于的问题。Name: time, dtype: datetime64[ns]
Df2.索引：
2018-03-03 07:32:46.815356
浏览 0提问于2019-01-24得票数 0
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您好，谢谢您的帮助。我有一个带有两列的简单数据格式。我没有显式地设置索引，但是我相信dataframe会得到一个整数索引，我在输出的左边看到了这个索引。pandas.DataFrame(res)df['date'] = pandas.to_datetime(df['date'])
date datetime64</e
浏览 4提问于2016-07-27得票数 7
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type(df.index.to_datetime())使用numpy.array(datetimeindex,dtype
浏览 0提问于2012-11-05得票数 10
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