Pandas错误地转换日期时间值列表
Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。在处理日期时间数据时，Pandas提供了一些方便的方法来转换和操作日期时间值。然而，有时候在转换日期时间值列表时，可能会出现错误。
出现错误的原因可能有多种，以下是一些常见的错误原因和解决方法：
- 数据格式不匹配：Pandas要求日期时间值的格式必须符合特定的格式要求，例如"YYYY-MM-DD"或"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"。如果日期时间值的格式不正确，Pandas会报错。解决方法是确保日期时间值的格式正确，可以使用Pandas提供的日期时间格式化方法，如
pd.to_datetime()来转换格式。 - 缺失值处理：如果日期时间值列表中存在缺失值（NaN），Pandas在转换时会报错。解决方法是先使用
pd.isnull()方法检查缺失值，然后可以选择删除缺失值或者使用pd.fillna()方法填充缺失值。 - 时区问题：Pandas默认使用本地时区进行日期时间值的转换。如果日期时间值列表中的时区信息不正确或缺失，Pandas可能会报错。解决方法是使用
pd.to_datetime()方法的utc=True参数来指定转换为UTC时间，或者使用pd.tz_localize()方法来指定正确的时区。 - 数据类型不匹配：Pandas要求日期时间值的数据类型必须是
datetime64或timedelta64。如果日期时间值的数据类型不正确，Pandas会报错。解决方法是使用pd.to_datetime()方法将日期时间值转换为正确的数据类型。
总结起来，处理Pandas错误地转换日期时间值列表时，需要注意数据格式、缺失值处理、时区问题和数据类型匹配等方面。可以使用Pandas提供的日期时间处理方法来解决这些问题。
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这篇文章的目标是能够将列“开放日期”、“关闭日期”转换为时间戳格式
我尝试了这些链接的函数/例子，并取得了任何结果。
非常感谢任何关于如何这样做的想法/评论/例子。
列特征：
开放日期 datetime64ns和pandas.core.series.Series
关闭日期 datetime64ns和pandas.core.series.Series
最后，我使用了这些库
将熊猫作为pd导入
将numpy导入为np
从日期时间导入日期时间，日期，时间，时间增量
浏览 5提问于2021-11-23得票数 0
1回答
我有一个CSV数据集，然后导入到Pandas中。只是有几个日期输入错误，例如17/12/0089 (注:这是dd/mm/yyyy)，有时是12/11/1898，这是不对的，因为这个日期是很久以前的。
我需要比较日期，所以我用：
df_to_add['DOB'] = pd.to_datetime(df_to_add['DOB'], dayfirst=True)
但是，当遇到这些不正确的日期时，我得到消息pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime:超出范围纳秒时间戳: 964-11-16 00:00:00
如何将所有错误输入的日期替换为
浏览 2提问于2016-12-12得票数 2
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1回答
在熊猫中创建日期范围对
、、、、
我有两个日期间隔，在这两次之间，我要生成4小时的定期间隔(不包括最后一次间隔，如果上一次时间戳与end之间的间隔少于4小时，则可以少于4小时)。
我只能使用pandas.date_range进行间隔生成，它只返回end时间戳。例如：
import pandas
from datetime import datetime
start = datetime(2021, 4, 2, 20, 40, 0)
end = datetime(2021, 4, 4, 18, 20, 0)
dates = pandas.date_range(start=end, end=end, freq='4H
浏览 1提问于2021-04-04得票数 3
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我知道这个问题已经被问了很多次了，答案也很多。我遵循了前面的主题，但仍然遇到了错误。我正在尝试将日期列表转换为将日期定义为一年的第n个日期的格式。
我在pandas数据框中有一个时间列表，我定义为：
time = data.loc[:, 'date']
例如，这将以'2018 Sep 12‘的形式打印出日期。我正在尝试将这些日期转换为一年中的第n天，从今天开始倒退。因此，我希望这些日期类似于“5天前”、“10天前”等。
当我尝试使用pandas datetime模块时，我得到一个甚至无法识别格式的值错误，而且我不确定原因。我有：
date = pd.to_datetim
浏览 16提问于2019-07-26得票数 1
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我正试图通过pyodbc将Pandas填充到空 MS Access 2016表中。当我尝试在Access中插入Dataframes时，会收到以下错误消息: pyodbc.dataerror：('22008'，ODBC Microsoft字段溢出。
研究表明，MS Access 日期/时间数据类型与ODBC SQL_TIMESTAMP数据类型相对应。
我尝试使用以下方法将datetime64ns转换为SQL_TIMESTAMP：
import datetime
cursor.execute("INSERT sql statement...VALUES(?)", d
浏览 1提问于2017-12-04得票数 0
2回答
我正在尝试将日期时间转换为浮动，但我得到了一个错误
守则：
import pandas as pd
NameD = "03/02/2021 0:00"
NameD = pd.to_datetime(NameD).values.astype(float)
错误：
AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'values'
你能帮我解决那个错误吗？
浏览 3提问于2021-03-20得票数 0
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5回答
我感到困惑的是，熊猫是如何冲出日期时间对象的界限的：
import pandas as pd
BOMoffset = pd.tseries.offsets.MonthBegin()
# here some code sets the all_treatments dataframe and the newrowix, micolix, mocolix counters
all_treatments.iloc[newrowix,micolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[i,micolix] + pd.tseries.offsets.
浏览 4提问于2015-10-01得票数 101
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1回答
我得到了一个Pandas和一个包含datetime64[ns]数据类型的称为过期的列。df.['expiration'][0]给了Timestamp('2010-12-31 00:00:00')。
我想从这个专栏中减去一个日历日，但不知道怎么做。我尝试了pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=1)，但这使错误不能在日期时间/时间增量操作[<DateOffset: kwds={'days': 1}>]中使用非绝对DateOffset。
THis显然是因为它只在时间索引上工作。所以我试着
import
浏览 2提问于2014-12-08得票数 1
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1回答
我有一个与日期时间相关的观察列表，可以用dict或对象来表示，如下所示：
Datetime | Data
--------------------------------------------------------
2018-01-20 20:00 | {'word1': 3, 'word2': 5, 'wordX': 1}
2018-01-20 20:01 | {'word1': 2, 'word2': 2, 'wordX': 5}
2018-01-20 20:05 | {&#
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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我想把熊猫的资料放进字典里，而不是反过来。
我试图将数据块列表作为一个值放在字典中，Python返回一个错误而不作任何解释。
我想做的是：
我将信使聊天日志csv文件导入到熊猫的数据中，并设法将其按日期划分，并将它们都列在一个列表中。
现在，我想迭代这个列表，并将它分割得更多:如果聊天停止超过15分钟，它就会被分割成块。我想列出另一个列表，列出这些特定日期的聊天块，然后将它们放在字典中，其中键是日期，值是这些块的列表。
然后，Python突然返回一个错误。下面是我被困住的地方，并返回错误。
import pandas as pd
from datetime import datetime
#
浏览 3提问于2017-11-23得票数 1
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我在一个Pandas数据框中有一列，它有一个日期列，但日期时间和日期混合在一起，如下所示：
2020-05-20 00:00:00
2020-05-21 00:00:00
2020-05-22
2020-05-23
有没有办法将所有内容都转换为日期格式，如下所示：
2020-05-20
2020-05-21
2020-05-22
2020-05-23
浏览 21提问于2020-06-08得票数 0
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1回答
熊猫read_sql
、、、
我遇到了以下不规则性，并想分享我的解决方案。
我正在使用Pandas和SQLALCHEMY在Python中从Microsoft sql Server读取SQL表。有一列名为“发生时间”，格式如下："2017-01-01 01:01:11.000“。使用SQLAlchemy读取“发生时间”列，所有内容都以NaN的形式返回。我尝试在pandas.read_sql()方法中设置parse_date参数，但没有成功。
是否还有其他人在使用SQLAlchemy/Pandas从SQL表中读取日期时间列时遇到问题？
浏览 1提问于2017-07-20得票数 0
我使用用户输入(字符串)通过numpy.select()在EXCEL文件中找到匹配条件。
我的条件之一是捕获用户输入的日期(主要是YYYY年)，以检查我的EXCEL文件的event_start列(读入pandas.DataFrame)中哪些数据属于该时间范围：
pd.to_datetime(exy[0]) <= pd.to_datetime(f['event_start']) <= pd.to_datetime(exy[1])
在这种情况下，exy是用户输入的两个日期的列表。这两个日期定义了应该比较从指示的pandas.DataFrame列检索到的时间信息的日期范围
浏览 16提问于2022-03-02得票数 0
问题：
我想检查pandas.Timestamps列表中的哪些条目在pandas.Timestamp系列的数据中。问题是，当我使用in运算符来检查列表中的值是否在序列中时，会返回一个空列表，即使该系列中有一个特定的值。
代码：
一张时间戳清单：
dates_range = pd.date_range(start="2019-01-01", end="2019-01-31")
type(dates_range[0]) # pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
包含时间戳的系列：
type(_201
浏览 1提问于2020-09-30得票数 1
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我在pandas.to_datetime函数中看到了一个奇怪的行为。如果我输入一个字符串，我会得到正确的日期：
In [100]: pandas.to_datetime(' 2012-10-19 16:32:35')
Out[100]: datetime.datetime(2012, 10, 19, 16, 32, 35)
但是，我有一个数据集，它有一个datetime列，其中的字符串格式与上面第100行中的字符串格式相同：
In [101]: data_frame = pandas.read_csv('my_data.csv', header=None, na
浏览 3提问于2012-11-03得票数 0
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编辑:这是Excel更改数据类型的错误，而不是Pandas。 当我使用pd.read_csv(file)读取CSV时，超长整数列被转换为低分辨率浮点型。这些整数是以微秒为单位的日期时间。 示例:具有某些值的CSV列： 15555071095204000
15555071695202000
15555072295218000
15555072895216000
15555073495207000
15555074095206000
15555074695212000
15555075295202000
15555075895210000
15555076495216000
1555507709
浏览 2提问于2019-04-17得票数 0
我使用Pandas的read_sql()函数将多个SQL表读入DataFrames。这个函数需要一个预先指定的列名列表，它应该使用'parse_dates‘参数作为datetime对象读取，但是函数不会从服务器上的varchar列自动推断日期时间。正因为如此，我得到了所有列都为dtype对象的DataFrames。
col1 col2
-----------------------------------
0 A 2017-02-04 10:41:00.0000000
1 B 2017-02-04 10:41:00.0000000
2 C
浏览 10提问于2017-08-12得票数 8
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2回答
我有一个熊猫系列/数据，有一些内置的时间索引，这是pandas.core.indexes.base.Index类型的。事情是这样的：
Index(['2015-07-13', '2015-07-14',...],
dtype='object', length=1238)
我希望将这个时间索引(类似于列表的东西)转换为严格的datetime.date类型的东西的列表，这样Matplotlib可以在x轴上绘制转换后的列表。
具体而言，我希望对其进行转换，并具有如下列表所示的格式：
[datetime.date(2015, 7, 13),d
浏览 3提问于2020-07-31得票数 0
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1回答
熊猫日期计算
、、
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
浏览 0提问于2018-04-08得票数 1
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1回答
以哪种格式将日期字段传递给参数，以便能够选择列表中的日期选择器？
我的查询返回日期(日期格式)，并以不同的方式转换它(yyyy，yyyy，dd，.)在SSRS中：
=Format(Fields!StartDate2.Value,"yyyy-dd-MM")
我在参数中使用了这个字段，但是我总是得到错误：
报表处理过程中发生了错误。(rsProcessingAborted)报表参数‘STARTDATE’的属性‘ValidValues’没有预期的类型。(rsParameterPropertyTypeMismatch)
当我只是传递查询结果(日期格式)时，我有以下列表：
浏览 3提问于2017-03-16得票数 0
1回答
我正在处理一些玻璃钻孔温度数据，该数据由大约1000行乘700列组成。垂直索引是深度(即，当您向下移动时，数组深度增加)，列标题是日期时间值(即，当您沿着数组向右移动时，您将在时间上向前移动)。 我正在寻找一种方法来平均列中的所有温度取决于日期采样率。例如，较早的日期时间间隔为10分钟，而较晚的日期时间间隔为6小时。 如果能够将采样作为输入，并基于该采样率提取数据，这将是一件好事，这样我就可以看到哪一个效果最好。 如果我选择比方说3小时采样，如果间隔超过3小时，这将被忽略，并且在这种情况下不会对数据进行任何更改(即，10分钟的日期时间间隔是平均的，但6小时的日期时间间隔不受影响)。 所有这些
浏览 13提问于2019-10-14得票数 0
给出从excel文件到csv的示例数据(使用Pandas)，我尝试了各种形式的pd.datetime将这些看似一致的字符串日期转换成日期时间格式。使用标志错误=‘胁迫’我失去了一堆日期。不是很好。使用错误=“忽略”，我得到了一些带有dtype datetime的列，而其他列仍然是对象。不是很好。我们的目标是抓住所有这些日期的年份，然后从1980年到2000年将它们放入五年的垃圾箱中。在这一点上，我认为熊猫日期时间解析器就像解析器的卡戴珊一样，什么都不出名。
Date_1 Date_2 Date_3 Date_4 Date_5 Date_6
1000
浏览 1提问于2020-11-18得票数 0
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我正在做一个在C++中嵌入Python的项目，遇到了一个带有日期时间/时间戳的熊猫DataFrames的问题。 向pandas添加datetime对象时，如果它们在时间戳范围内，它们似乎会自动转换为时间戳对象。例如： ? 这在C++端是有问题的，因为我使用pandas应用编程接口提取时间信息，而PyDateTime时间戳对象似乎不兼容。 对于上下文，我使用boost python提取对象，然后从boost对象中获取PyObject指针，并尝试获取日期数据。 下面是我用来提取日期和时间信息的代码： if(PyDateTime_Check(pyObj)) {
SQLSMALLIN
浏览 41提问于2020-07-17得票数 0
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我使用cx_Oracle对Oracle数据库进行了查询。查询的结果为(datetime.datetime(2010, 11, 25, 14, 30, 47),)
我通过使用下面的代码得到这个结果：
#!/usr/bin/python
import obi
from datetime import datetime
conn = obi.connect_obi()
query = obi.run_query(conn, "SELECT column FROM table_name")
for i in query:
print i
我想要做的是从结果中提取时间、日期等
浏览 0提问于2011-05-27得票数 2
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1回答
如果我有一个整数列表(例如，2006年、2007年、2008年、2009年)，并将它们设置为Pandas DataFrame索引，如何将该索引转换为日期时间索引，因此当绘制x轴时不表示为0、1、2、3.+2.006E3？
浏览 0提问于2014-07-29得票数 0
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1回答
Pandas DataFrames -如何将列表'X‘导出到CSV，使其显示为字符串？问题是，当我使用Excel打开CSV时，它显示为日期格式。 X=['1-4', '1-5', '2-3', '4-8'] 即。将列表'X‘导出到CSV并使用Excel打开时，它将显示为日期： ? 我希望列表'X‘在Excel中按原样显示-即，不将其转换为日期格式。Excel所需的输出为： ? 我尝试了以下代码--但它抛出了一个错误： import pandas as pd
X=['1-4'
浏览 14提问于2020-09-22得票数 0
我有一个很大的数据集，一些用户在csv上输入数据。我用panda将CSV转换成数据格式。列超过1000个条目，这里是一个示例
datestart
5/5/2013
6/12/2013
11/9/2011
4/11/2013
10/16/2011
6/15/2013
6/19/2013
6/16/2013
10/1/2011
1/8/2013
7/15/2013
7/22/2013
7/22/2013
5/5/2013
7/12/2013
7/29/2013
8/1/2013
7/22/2013
3/15/2013
6/17/2013
7/9/2013
3/5/2013
5/10/2013
5/
浏览 0提问于2014-06-17得票数 4
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我有一个pandas.DataFrame，列有'start‘、'end’和'vals_to_sum‘。我希望将后一列中的所有值以datetime.date格式的日期列表中的日期相加：date_list = [start_date + datetime.timedelta(days=i) for i in range(366)]，其中start_date是datetime.date。我遇到了一个问题，当我试图索引我的开始时间和日期时间时，python似乎将它们转换成str格式，然后得到一个TypeError。
我目前的代码是：
# Initialise empty arr
浏览 3提问于2022-11-14得票数 0
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1回答
我目前使用pd.read_csv读取数据。它不检测日期列和日期时间列，而是将其签出为对象。因此，我使用下面的代码片段查找日期/日期时间列：
df = pd.read_csv(filename)
collist = []
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'object':
try:
df[col] = pd.to_datetime(df[col])
collist.append(col)
except ValueError:
浏览 2提问于2021-09-26得票数 1
6回答
我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型，但日期时间似乎是个问题。例如：
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
当运行出现错
浏览 7提问于2014-01-21得票数 223
我有一只熊猫的资料如下：
Date Symbol
0 2015-02-20 A
1 2016-01-15 A
2 2016-01-15 A
3 2015-08-21 A
我需要输出是一个唯一的日期在时代的时间列表，排序。如下所示：[1424390400, 1440115200, 1452816000]
但是当我从Dataframe返回唯一的日期时，我得到：['2015-02-19T18:00:00.000000000-0600' '2016-01-14T18:00:00.000000000-0600' &
浏览 3提问于2015-01-27得票数 1
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我有一个熊猫df和一个包含289 k条目的df(类型: object)和一个日期(类型:object)。每个日期都有多个代码，因此下一个日期的fx 10行和不同的代码，然后20行有新的日期和新的代码等等。我还有一个包含日期(类型: str)的ndarray，有103个条目。我想要匹配所有日期从我的ndarray与df，每次找到匹配，我想提取所有相关的“代码”从该特定日期到一个新的列表。我尝试过许多不同的事情，但都没有成功。
filtered_codes = []
for j in raw_data.Dates:
for q in reb_dates:
if j == q
浏览 1提问于2021-11-10得票数 0
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我有一个csv文件，它是字符串的日期列表，例如2018-05-04。
我试图在dataframe中创建一个新列，这是几天来的不同之处。我对不同的日期格式有问题，因为很明显你不能从to_datetime中减去熊猫datetime.date
这就是我所拥有的
import pandas as pd
import datetime as dt
today=dt.date.today() #<class 'datetime.date'>
df=pd.read_csv('test.csv')
df.columns=['ATH']
df[&#
浏览 2提问于2022-05-07得票数 1
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12回答
我使用pandas.to_datetime来解析数据中的日期。默认情况下，Pandas使用datetime64[ns]表示日期，即使日期都是每天。我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime.date或datetime64[D]，这样，当我将数据写入CSV时，日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素地手动转换类型：
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢，因为我有很多行，这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。有没有办法一次转换整个列的dtype？或者，pandas.to_datet
浏览 0提问于2013-04-24得票数 314
我有一个具有不同时间戳格式的列，如下所示。我想将日期列转换为可读日期。由于时间戳单元是混合的，我发现其他适当转换，而其他默认为1970。在转换到可读日期之前，我是否可以将它们一起转换，或者将它们转换为unix时间戳单元，以使其发生一致。
data = ["2022-04-14 17:31:03.023","2022-04-20 12:49:50.295",1647597943249,1647519101441,"2022-03-19 18:10:59.024"]
df = pd.DataFrame(data, columns=['date
浏览 1提问于2022-11-08得票数 1
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我想将日期和时间字符串更新/转换为SQL日期和时间格式，也就是说，它看起来完全一样，但它不会读作nvarchar，而是读作日期和时间。
Date Time
20-10-2019 12:00:00
20-10-2019 11:00:00
20-10-2019 10:00:00
20-10-2019 09:00:00
20-10-2019 08:00:00
20-10-2019 07:00:00
我使用pandas从一个站点收集了这些数据，将其转换为dataframe，然后将其插入到MSSQL服务器中，其中已经创建了一个表。
到目前为止，我已经做到了
SELECT
浏览 4提问于2019-10-20得票数 0
我试图比较两个日期列表，通过检查第一个数据中的日期和列'timekey‘中的日期是否介于两个日期之间，其中两个日期是时间列表中的日期和时间列表中的日期-1年。
一个例子是检查2020年8月30日是否在2020年11月30日至2020年11月30日至1年之间，即2019年11月30日。然后，我希望在原始df中有第3列，其中显示时间键日期和比较时间列表日期之间的差异。
我正在用熊猫在蟒蛇上做这一切。
import pandas as pd
import datetime as dt
datelist = pd.date_range(start = dt.datetime(2016,8,3
浏览 2提问于2020-12-18得票数 0
2回答
我对我的搜索范围功能有问题，因为我们将UTC dateTime存储在database.for示例用户存储记录中，并且它在UTC时区的午夜之后记录了ex "2015-06-23 01:05:34“。我的搜索范围功能将得到错误的结果列表，因为UTC。我试图使用.ToLocalTime()将datetime转换为linq中的本地时间，但有以下错误
"LINQ不识别方法'System.DateTime ToLocalTime()‘方法，该方法不能转换为存储表达式。“
我只想问一下，在EF中如何将utc的日期时间转换成本地的日期时间？
var rrnForms = (
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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我正在尝试通过读取两个CSV文件来计算最大股价和最新日期(今天)-使用pandas max()函数。然而，从CSV文件‘关闭/最后’列之一返回的最大值似乎是不可信的。
<code>A0</code>
我得到的答案是: Max close AAPL (‘$99.99'，’12/31/2019年‘) Max close IBM (’$215.8'，‘12/31/2019年’)
显然，最大值高于99.99美元，而且日期已经过时。
我也更新了pandas库。然而，这个错误仍然存在。这里的任何帮助都将不胜感激。
CSV文件AAPL包含如下数据(示例)：<co
浏览 16提问于2020-03-15得票数 0
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看来，要使OLS线性回归在Pandas中发挥良好的作用，论点必须是浮动的。我从表单的csv (称为"gameAct.csv")开始：
date, city, players, sales
2014-04-28,London,111,1091.28
2014-04-29,London,100,1100.44
2014-04-28,Paris,87,1001.33
...
我想对销售如何依赖日期执行线性回归(随着时间的推移，销售如何移动？)下面代码的问题似乎是日期不是浮点值。对于如何解决Pandas中的索引问题，我将不胜感激。
我的当前(不工作，但正在编译代码)：
impo
浏览 0提问于2014-07-05得票数 22
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我有一个包含两列数据集，其中一列表示日期，格式为20190313，并使用以下代码将其转换为日期时间： import pandas as pd
from functools import reduce
pd.set_option("display.max_columns", 500)
df['Date_O'] = pd.to_datetime(df.Date_O) 这会将字符串转换为：2019-03-28 但是对于time列，我有这样的9个字符的行：130928487和8个字符的行：91957277。 如何将该列转换为可读时间格式？我已经试过datetime了
浏览 15提问于2019-03-29得票数 0
我有一个Pandas dataframe，它的字段是datetime数据类型。该字段中的大多数值都是有效的日期时间值，但也有一些是NAT。
我需要删除字段中每个值的日期时间值的时间部分，将字段保留为日期数据类型(而不是str)。我尝试了以下几种方法：
df['mydate'] = df['mydate'].dt.date
如果列中没有NAT值，则可以正常工作。但是，如果存在NAT值，则会抛出此错误
{AttributeError}Can only use .dt accessor with datetimelike values
我尝试了以下替代方法来跳过NA
浏览 14提问于2019-08-13得票数 1
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我知道像这样的问题总是会被问到，但我的具体问题似乎并没有出现(至少我找不到)。
所以我的问题是这样。我有一个MySQL数据库，其中包含了大量的数据，其中有一列充满了日期。当我拉出这些日期时，我会自动地将它们存储到一个非常有用的列表中。
但是，我也必须格式化日期来计算。例如，如果我的工作日期之一，我可能需要只提取月号。在导入了datetime之后，我可以想象它在strftime中很简单，但事实并非如此，问题是它们是以字符串格式存储的(list称为last_shipped)。
根据这种格式，日期出现在列表中：
((datetime.datetime(2012, 11, 30, 0, 0),),)
浏览 2提问于2013-11-13得票数 0
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我有一只熊猫DataFrame (名为"df1")，它的结构如下(尽管我有很多个月的每日数据)：
date WeightedReturn
0 15/07/2015 0.005128
1 15/07/2015 0.002844
2 15/07/2015 0.003055
3 15/07/2015 -0.001481
4 15/07/2015 -0.000741
5 15/07/2015 -0.000741
6 16/07/2015
浏览 2提问于2015-10-11得票数 1
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我正在尝试将两列组合在一起:一列包含日期，另一列与时间合并为一个日期时间列。
df:
date time
---- ----------- ------
0 08 Sep 2021 00:00
1 08 Sep 2021 00:00
2 08 Sep 2021 00:00
3 08 Sep 2021 00:05
4 08 Sep 2021 00:30
我的做法是：
df['datetime'] = df['date'] + ' ' + df['time&#
浏览 4提问于2021-09-09得票数 0
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我有一个来自服务的列表，我需要在该列表中按日期对列表进行排序。所以我已经做好了跟踪。
List<ProgramInformation> programInformation = new List<DataAccess.ProgramInformation>();
foreach (StatusItem item in getStatusRes.StatusItems)
{
ProgramInformation programInformationItem = new ProgramInformation();
浏览 5提问于2017-09-20得票数 0
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序言: Python非常新，但感谢您的帮助！
下面是一个代码片段，我试图对MSSQL服务器表执行SQL查询，并将其回发到Google。我能够检索数据和头文件，我想我几乎已经弄清楚了。但是，有些列的日期时间格式有一些问题。我收到的错误是：
Traceback (most recent call last):
File "modelhome.py", line 153, in <module>
valueInputOption=value_input_option, insertDataOption=insert_data_option, body=valu
浏览 0提问于2018-03-12得票数 4
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我希望有人能对这个问题有所了解。我试图构建一个流，根据存储在OneDrive上的Excel电子表格，在SP列表中添加新条目/更新现有条目。电子表格包含日期和日期及时间的两列。我对此进行了广泛的研究，试图将日期正确地转移到SP中。常见的解决方案是使用表达式AddDays (用于日期)和AddSeconds (用于时间)，如教程和所示。
但是，这些方法需要将日期和时间作为数字值(分别为整数和浮点数)从Excel传递。看来Excel联机连接器只将这些值作为字符串传递。正如在中所讨论的，这过去用于使用标准的Excel连接器，但是这个连接器被废弃了。我希望有人能找到解决办法。谢谢!
更新:由于SP列表期
浏览 12提问于2020-09-20得票数 0
我正在使用pandas来分析大型CSV数据文件。它们的大小约为100兆。
每次从csv加载需要几秒钟，然后更多的时间来转换日期。
我尝试加载这些文件，将日期从字符串转换为日期时间，然后将它们重新保存为pickle文件。但是加载这些也需要几秒钟的时间。
我可以使用哪些快速方法从磁盘加载/保存数据？
浏览 2提问于2014-08-26得票数 32
我使用Pandas创建了以下数据：
Name BirthDay
0 Alex 1985-01-01
1 John 1977-01-01
2 Rick 1992-01-01
我需要从每一列中创建包含值的单独列表。因此，我做以下几点：
names = []
birthdays = []
while i < len(df.index):
name = "".join(df['Name'].iloc[i])
birthDay= &
浏览 5提问于2017-07-10得票数 1
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