Question

我有一个数据框，其中单元格用浮点数填充，列名称采用日期时间格式，格式为年+季度 - 例如'1995Q2'。我想划分其中两列的值并将结果存储在一个新列中。我这样做了：

df['ratio'] = df['2008Q3'].div(df['2009Q2'])

但我得到错误：

ValueError: Unknown datetime string format, unable to parse: ratio

和

DateParseError: Unknown datetime string format, unable to parse: ratio

当我尝试这个时：

ratio_column = df['2008Q3'].div(df['2009Q2'])
df['ratio'] = df.add(ratio_column)

我收到错误：

ValueError: can only call with other PeriodIndex-ed objects

有任何帮助吗？谢谢！

可以使用以下示例复制错误：

import numpy as np
import pandas as pd
columns = pd.period_range('1999-1-1', '2000-1-1', freq='Q')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
df['ratio'] = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])

ratio_column = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])
df['ratio'] = df.add(ratio_column)

Answer 1

当尝试将字符串列名称（例如'ratio'）添加到PeriodIndex（对于列）时，会出现问题。 PeriodIndex只能包含Periods，而不能包含字符串。

添加新列的常用方法

df['ratio'] = ...

不起作用，因为它假定可以将'ratio'添加到当前列索引。

为了避免这个问题，我们需要将PeriodIndex更改为可以容纳Periods和字符串的通用索引。一种方法是使用pd.concat：

import numpy as np
import pandas as pd
columns = pd.period_range('1999-1-1','2000-1-1', freq='Q')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
ratio = pd.DataFrame({'ratio': df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])})
df = pd.concat([df, ratio], axis=1)

print(df)

产量

   1999Q1  1999Q2  1999Q3  1999Q4  2000Q1     ratio
0       9       0       3       4       6       inf
1       3       9       5       5       3  0.333333
2       2       6       8       7       0  0.333333
3       0       8       7       7       3  0.000000

或者，如果您真的不需要列标签为Periods，那么您可以将它们转换为字符串：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
df.columns = map(str, df.columns)
df['ratio'] = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])

DateParseError：未知的日期时间字符串格式，无法解析：ratio

1 个答案: