问题标签 [datetime64]
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python - 将 pandas 系列字符串日期格式转换为 np.datetime64 格式时的看似不一致的行为
在 pandas='1.1.5' 上运行,numpy='1.19.5'
当数据框中有多个列并尝试将时间列从字符串转换为日期时间时会发生这种情况:
当我运行它并打印出数据框时:
当我取消注释选项 1 时,我得到了想要的结果
奇怪的是,当我取消注释选项 2(再次注释选项 1)时,我也得到了想要的结果:
我知道如何获得理想的结果,但我想了解为什么会这样。
python - 如何使用 np.datetime64 和 np.timedelta64 添加一个月
我正在尝试将一个月添加到 np.datetime64:
但此错误引发:
如果我尝试几天或几周,它会起作用:
我从 numpy 文档中读到添加日期和月份是不同的(https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.datetime.html#datetime-and-timedelta-arithmetic),但他们没有给出解决方案.
注意:我试图不使用 pandas 或 datetime,所以我想避免任何强制转换
python - 为什么当我转换为 ndarray 时我的日期列会发生变化
下面是我的数据框
当我将“年份”列转换为 list() 时,它们被保存为时间戳
但是,当我转换为值时,它们会保存为 datetime64
如何获取我的数组Timestamp
本身(而不是datetime64
格式)?
python - 在不覆盖现有工作表的情况下写入 XLSX
(1) 我正在尝试写入现有的 XLSX 文件而不删除文件中已存在的两个选项卡。当我在现有文件中运行下面的代码块时,它会覆盖代码中未命名的工作表。谁能建议我如何在不覆盖我的工作的情况下写入我的文件?
(2) 相关,将 DateTime 作为日期格式导入 XLSX 的建议代码对我不起作用,因此我不得不手动将 XLSX 列更改为日期格式。有没有更好的方法来确认 datetime64 列将正确转换为 XLSX 中的日期?
python - 使用 python 和 pandas 将 float64 值的 numpy 数组转换为 datetime64
如果我有一个float64值的NumPy 数组。我知道这些值以datetime64[ns]格式表示日期。我尝试用熊猫转换它们。但我得到一个ValueError: Inferred frequency 86400N from passed values does not conform to pass frequency N
时间值必须是'2015-01-01T23:50:00.000000000', '2015-01-02T23:50:00.000000000', '2015-01-03T23:50:00.000000000'。我该如何存档?谢谢!
python - 从 excel 文件中读取日期时 Pandas 错误
从 excel 文件中读取日期时出现 Pandas 错误。我正在使用以下命令创建数据框。
一切看起来都很好。但是在分析数据框时,发现了一个错误。天数与月数匹配后,pandas 搞错了,将日期和月份颠倒过来。例如,10 月份的数据看起来像这样。
您可以在月份的位置看到 2021-10-10 天数之后。