我遇到了一个问题，我试图根据一些日期时间值来过滤数据。我有两个条件。如果我只应用一个条件(任一)，它就会运行而不会出现错误。但是如果我把这两个条件用'&‘隔开，我就会得到标题中提到的错误。我试图确保逻辑有意义，但我不确定是否必须将输出条件的值转换为某个值，因为我使用的是2？driver_loss_date_recode‘< filter1'driver_termination_date_recode_
浏览 17提问于2019-10-28得票数 0
我使用的是Pyarrow.Parquet和Pandas。当我将Pandas datetime64[ns]系列发送到Parquet文件并通过演练查询再次加载它时，该查询将显示一个Integer，类似于: 1467331200000000，这似乎不是UNIX时间戳该查询如下所示：当我再次在Python中打开该文件时，它
浏览 1提问于2019-08-05得票数 3
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需求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。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
浏览 2提问于2021-02-19得票数 2
类似地， f["c"] = df["b"].apply(lambda t: t.to_pydatetime())
print(datetime(2002, 2, 2) in df["c"]) 输出False按照这些方法中的任何一种，我最终在数据帧中使用Timestamps而不是datetimes。 我使用的是Python 3.8.5和Pandas 1.2.1。
浏览 60提问于2021-07-09得票数 0
我正在使用cx_oracle从数据库中获取数据。我想把获取的数据放入熊猫的数据中。我的问题是，日期被转换为numpy.datetime64对象，我绝对不需要这些对象。我已经看到了dt.date方法，但它仍然返回numpy日期类型。
浏览 4提问于2017-09-04得票数 0
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我正在尝试将数据从数据框架推送到。我将数据帧的日期字段设置为我将谷歌的大查询日期设置为*DATETIME*。当我从Python导出到GBQ时，会得到以下错误：
Inva
浏览 3提问于2018-11-30得票数 0
当我将object设置为datetime64[ns]时，就会丢失纳秒。为什么会发生这种情况，如何解决这一问题？在python 3.6和3.7中同样的行为。[ns]'))Update文档表示，只有[ 1678 AD, 2262 AD]中的日期时间值才支持纳秒。但是，对于范围内的datetime<e
浏览 0提问于2020-07-31得票数 1
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mydf说，在熊猫数据中(我最初从雅虎下载的股票价格中创建了它的值)，我有以下dtypesDateTime datetime64[ns]，即2015-03-20 00:00:28，但我只想保留日期部分，即2015-03-20。我试图使用datetime64[ns]将datetime64[D]转换为mydf['DateTime
浏览 4提问于2015-03-21得票数 4
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我的数据格式中有一列：非空datetime64ns2013-01-25df['date_column'].date()错误消息对我来说并不十分清楚，因为根据df.info()，对象应该是一个datetime对象。有人能提出如何做到这一点的方法吗？
浏览 0提问于2019-07-08得票数 1
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datetime.datetime(2016, 2, 1, 0, 0) datetime.datetime(2016, 5, 1, 0, 0)] to datetime dtype
但是它在2000-2999年内的日期非常好
浏览 5提问于2016-07-14得票数 0
我正在将日期时间格式的数据导出到csv。当我将其导入回时，我需要能够在没有任何列名或列号引用的情况下以日期形式读取数据。看起来Pandas read_csv有自动将日期解析为日期时间格式的选项，但在这里似乎不起作用。True)
print df.dtypesprint in_df.dtypes
date1 <
浏览 4提问于2016-01-05得票数 7
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我正在尝试将Pandas数据框保存为JSON文件。其中一列的类型为datetime64ns。当我打印该列时，会显示正确的日期。但是，当我将其另存为JSON文件并在以后读回它时，即使在我将列类型改回datetime64ns之后，日期值也会发生变化。这是一个示例应用程序，它显示了我遇到的问题： #!/usr/bin/python3import js
浏览 16提问于2020-12-13得票数 1
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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。MM/DD/YYYY格式填写的，但有些数据是这样输入的:2013年2月10日，还有一个类似于00/00/0000的条目。我猜不同的格式把处理搞砸了。
是否有try loop、if statement或类似的问题可以跳过？如果日期时间失败，我将强制使用str.extract脚本，该脚本也可以工
浏览 0提问于2014-06-17得票数 4
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我有一个数据，其中所有的列名都是日期。当我使用.read_csv()时，熊猫会以字符串的形式读取这些列名。是否有一种方法可以指定列名为datetime对象。理想情况下，我需要将其作为.read_csv()调用的一部分来完成，而不是之后再增加一行。例如，csv文件看起来类似于当我调用.read_csv()时
浏览 3提问于2022-10-31得票数 0
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我正在尝试将一个日期时间数组与一个日期时间进行比较。00.000000000'], '2009-05-01T00:00:00.000000000']], dtype='datetime64[ns]')它给了我一个错误。TypeError: '>
浏览 7提问于2019-08-08得票数 0
我有一个如下的DataFrame：0 ADBE 2016-02-16 78.88ols1 = pd.ols(y=ADBE['Close'], x=ADBE['Date'], intercept=True)TypeError: cannot astype a datetimelike from [d
浏览 0提问于2016-11-07得票数 17
我正在读取Excel文件，在读取它们时需要正确地处理日期。通常情况下，列将以稀疏的方式填充日期，其余的将是空白。如果我读到这个，它总是被读取为一个object的dtype。我希望正确地将它们更改为datetime64[ns]，同时也不要错误地转换实际的数字列。NaN
现在，我需要一些智能的方法来将日期列转换为日期、，而不知道头名，或者事先不知道<
浏览 3提问于2015-10-05得票数 0
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我想把一个熊猫数据框列从datetime64转换为datetime格式。这在个人基础上是有效的。['datetime'] = dt['time'].apply(lambda x: datetime.utcfromtimestamp(x.astype(int)/1000000000))pandas.lib.map_infer中的pandas/src/inference.pyx (pandas/lib.c:62
浏览 1提问于2016-05-21得票数 5
我需要在单独的函数中从pandas框架值转换日期： ts = (when - np.datetime64('1970-01-01T001, 's') print("Numpy date= ", when, " Pythondate)ne
浏览 0提问于2018-10-25得票数 4
我有一个类型为Date的datetime64[ns]列，它由每个日期一行组成。还有两列A和B。假设日期从2019年12月1日开始，一直持续到2020年2月29日，我希望将所有值从A列复制到B列，直到某个日期x。例如，如果x=2020年2月15日，我需要将A的值从2019年12月1日复制到2020年2月14日。
任何帮助都很感激！
浏览 0提问于2020-02-05得票数 1
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