Question

使用pandas 0.6.2。我想将数据框更改为datetime类型，这里是数据框

>>> tt.head()
0    2015-02-01 00:46:28
1    2015-02-01 00:59:56
2    2015-02-01 00:16:27
3    2015-02-01 00:33:45
4    2015-02-01 13:48:29
Name: TS, dtype: object

我希望将tt中的每个项目更改为datetime类型，然后获取hour。代码是

for i in tt.index:
   tt[i]=pd.to_datetime(tt[i])

和waring是

__main__:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

为什么会出现警告，我该如何处理？

如果我每次更改一个项目，它都可以，代码是

>>> tt[1]=pd.to_datetime(tt[1])
>>> tt[1].hour
0

Answer 1

只需在整个Series上执行，因为to_datetime可以对类似数组的args进行操作并直接指向列：

In [72]:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 1 columns):
date    5 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 80.0 bytes

In [73]:
df

Out[73]:
                     date
index                    
0     2015-02-01 00:46:28
1     2015-02-01 00:59:56
2     2015-02-01 00:16:27
3     2015-02-01 00:33:45
4     2015-02-01 13:48:29

如果您将循环更改为此，那么它将起作用：

In [80]:
for i in df.index:
    df.loc[i,'date']=pd.to_datetime(df.loc[i, 'date'])
df

Out[80]:
                      date
index                     
0      2015-02-01 00:46:28
1      2015-02-01 00:59:56
2      2015-02-01 00:16:27
3      2015-02-01 00:33:45
4      2015-02-01 13:48:29

代码呻吟，因为您可能在df而不是视图上操作该行的副本，使用新的indexers可以避免这种歧义

修改

看起来你正在使用古老版本的熊猫，以下应该有效：

tt[1].apply(lambda x: x.hour)

用pd.to_datetime警告pandas

1 个答案: