我寫了下面的測驗代碼來檢查它是否正常作業，我在DF中得到了一個 "True "值，但是當我確定對只有一個值進行同樣的計算時，它給了我 "False"。正確的值應該是 "False"，因為date_time列不是以紀元/UNIX時間為單位
。import pandas as pd
from datetime import datetime，timedelta
temp_list = []
i =1
while i < 10:
d = {
'ticker': 'TEST',
'date_time': datetime.now() timedelta(day=i),
'price': 100 i,
'volume': i
}
temp_list.append(d)
i = 1 'volume': i
test_df = pd.DataFrame(data=temp_list)
test_df['isepoch'] = pd.notnull（pd.to_numeric(
test_df['date_time'/span>], errors='coerce'/span>)
print(test_df)
print(pd.notnull(pd.to_numeric(test_df['date_time'][0], errors='coerce') ) )
兩條列印陳述句的輸出：
ticker date_time price volume isepoch
0 TEST 2021-09-16 10：33：43. 285935 101 1 True
1 TEST 2021-09-17 10：33：43。 285935 102 2 True
2 TEST 2021-09-18 10：33：43. 285935 103 3 True
3 TEST 2021-09-19 10：33：43。 285935 104 4 True
4 TEST 2021-09-20 10：33：43。 285935 105 5 真
5 TEST 2021-09-21 10：33：43。 285935 106 6 True
6 TEST 2021-09-22 10：33：43. 285935 107 7 True
7 TEST 2021-09-23 10：33：43. 285935 108 8 True
8 TEST 2021-09-24 10：33：43。 285935 109 9 真
False False
我改編了Pandas中的解決方案。使用python檢查值是否為歷時，以在資料框架中創建 "isepoch "列。
uj5u.com熱心網友回復：
如果你吸pandas.to_numeric，scalar、list、tuple、1-d array、或Series可以作為pandas.to_numeric的引數進行轉換。
在你的代碼上面，有以下部分：
test_df['isepoch'] = pd. notnull(pd.to_numeric(test_df['date_time'], errors='coerce')
由于pandas.to_numeric接受了series值，所以回傳true。
然而，test_df['date_time'][0]既不是，scalar，list，tuple，1-d array，或Series，如下所示：
在[1]。print(type(test_df['date_time'][0] ) == list)
...: print(type(test_df['date_time'][0]) == tuple)
...: print(type(test_df['date_time'][0] ) == np.array)
...: print(type(test_df['date_time'][0] ) == pd.Series)
...: print(np.isscalar(test_df['date_time'][0] )
假的。
False False
False False
False False
False False
因此，如果你改變test_df['date_time'][0]作為引數型別，可以在pandas.to_numeric中接受，它將回傳True值。就像下面這樣 :
在 [2]: pd.notnull(pd.to_numeric(np. array(test_df['date_time'][0]), errors='coerce')
Out[2]。True。
如果你想了解更多關于pandas.to_numeric的源代碼，你可以訪問這里。
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