在 pandas 資料框中，我有一列混合資料型別，例如文本、整數和日期時間。我需要找到日期時間匹配的列：（1）某些情況下的精確值，（2）僅日期（忽略時間），或（3）僅日期和時間，但忽略秒。
在以下具有混合資料型別資料框列的代碼示例中，存在三個不精確的日期。將條件映射到單獨的資料框中可以得到精確的值。
import pandas as pd
import numpy as np
# example data frame
inp = [{'Id': 0, 'mixCol': np.nan},
{'Id': 1, 'mixCol': "text"},
{'Id': 2, 'mixCol': 43831},
{'Id': 3, 'mixCol': pd.to_datetime("2020-01-01 00:00:00")},
{'Id': 4, 'mixCol': pd.to_datetime("2020-01-01 01:01:00")},
{'Id': 5, 'mixCol': pd.to_datetime("2020-01-01 01:01:01")}
]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df.dtypes)
myMap = pd.DataFrame()
myMap["Exact"] = df["mixCol"] == pd.to_datetime("2020-01-01 01:01:01")
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 False
我需要的輸出應該是：
Id Exact DateOnly NoSeconds
0 False False False
1 False False False
2 False False False
3 False True False
0 False True True
5 True True True
6 False False False
但是，只映射日期而不是時間，映射的日期好像是 00:00:00 的時間。
myMap["DateOnly"] = df["mixCol"] == pd.to_datetime("2020-01-01")
Id Exact DateOnly
0 False False
1 False False
2 False False
3 False True
0 False False
5 True False
6 False False
嘗試轉換混合列中的值會引發 AttributeError: 'Series' object has not attribute 'date'; 并嘗試使用“>”和“<”來定義相關范圍會引發 TypeError: '>=' not supported between 'str' and 'Timestamp' instances
myMap["DateOnly"] = df["mixCol"].date == pd.to_datetime("2020-01-01")
myMap["NoSeconds"] = (df["mixCol"] >= pd.to_datetime("2020-01-01 01:01:00")) & (df["mixCol"] < pd.to_datetime("2020-01-01 01:02:00"))
如果我嘗試遵循此處提出的 pandas 中混合列的解決方案，則 np.nan 和文本值都映射為日期。
df["IsDate"] = df.apply(pd.to_datetime, errors='coerce',axis=1).nunique(1).eq(1).map({True:True ,False:False})
我不確定在這種情況下如何進行？
uj5u.com熱心網友回復：
用于Series.dt.normalize比較日期時間與洗掉時間（將它們設定為00:00:00）或Series.dt.floor按天或分鐘比較洗掉秒數：
#convert column to all datetimes with NaT
d = pd.to_datetime(df["mixCol"], errors='coerce')
myMap["DateOnly"] = d.dt.normalize() == pd.to_datetime("2020-01-01")
myMap["DateOnly"] = d.dt.floor('D') == pd.to_datetime("2020-01-01")
#alternative with dates
myMap["DateOnly"] = d.dt.date == pd.to_datetime("2020-01-01").date()
myMap['NoSeconds'] = d.dt.floor('Min') == pd.to_datetime("2020-01-01 01:01:00")
print (myMap)
Exact DateOnly NoSeconds
0 False False False
1 False False False
2 False False False
3 False True False
4 False True True
5 True True True
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/yidong/474734.html