Question

我有数据框看起来像这样

    Date        Player          Fee
0   2017-01-08  Steven Berghuis 6500000
1   2017-07-18  Jerry St. Juste 4500000
2   2017-07-18  Ridgeciano Haps 600000
3   2017-01-07  Sofyan Amrabat  400000

我想将每个日期值更改为str，如果它们符合条件

def is_in_range(x):
ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

if x < ses1 :
     x = '2012-13' 
if x > ses2 and x < ses3 :
     x = '2013-14'
if x > ses3 and x < ses4 :
     x = '2014-15'
if x > ses4 and x < ses5 :
     x = '2015-16'
if x > ses5 and x < ses6 :
     x = '2016-17'
return ses6
aj = ajax_t['Date'].apply(is_in_range)
aj

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）    in（）        18 x =＆＃39; 2016-17＆＃39;        19返回ses6   ---＆GT; 20 aj = ajax_t [＆＃39;日期＆＃39;]。apply（is_in_range）        21 aj

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/series.py   in apply（self，func，convert_dtype，args，** kwds）2353
  否则：2354个值= self.asobject    - ＆GT; 2355 mapped = lib.map_infer（values，f，convert = convert_dtype）2356 2357 if len（mapped）and   isinstance（映射[0]，系列）：

pandas._libs.lib.map_infer中的pandas / _libs / src / inference.pyx   （熊猫/ _libs / lib.c：66645）（）
     is_in_range（x）中的
       15如果x> ses4和x＆lt; ses5：        16 x =＆＃39; 2015-16＆＃39;   ---＆GT; 17如果x> ses5和x＆lt; ses6：        18 x =＆＃39; 2016-17＆＃39;        19返回ses6

pandas._libs.tslib._Timestamp中的pandas / _libs / tslib.pyx。 richcmp   （熊猫/ _libs / tslib.c：20281）（）

TypeError：无法比较类型＆＃39;时间戳＆＃39;使用类型＆＃39; str＆＃39;

我得到这个错误的任何建议，麻烦

Answer 1

如有必要，您需要转换为to_datetime列，并将变量x更改为另一个y，因为它会在循环中被覆盖。

还应该从函数返回变量y：

ajax_t['Date'] = pd.to_datetime(ajax_t['Date'])

def is_in_range(x):
    print (x)
    ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
    ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
    ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
    ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
    ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
    ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

    if x < ses1 :
         y = '2012-13' 
    if x > ses2 and x < ses3 :
         y = '2013-14'
    if x > ses3 and x < ses4 :
         y = '2014-15'
    if x > ses4 and x < ses5 :
         y = '2015-16'
    if x > ses5 and x < ses6 :
         y = '2016-17'
    return y
aj = ajax_t['Date'].apply(is_in_range)
print (aj)
0    2015-16
1    2016-17
2    2016-17
3    2015-16
Name: Date, dtype: object

Answer 2

使用pd.cut

ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

pd.cut(df.Date,[ses1,ses2,ses3,ses4,ses5,ses6],labels=['2012-13','2013-14','2014-15','2015-16','2016-17'])


Out[1227]: 
0    2015-16
1    2016-17
2    2016-17
3    2015-16
Name: Date, dtype: category

或

ses = pd.to_datetime(['2013-02-01','2014-02-01','2015-02-01','2016-02-01','2017-02-01','2018-02-01'])
pd.cut(df.Date,ses,labels=['2012-13','2013-14','2014-15','2015-16','2016-17'])

Answer 3

您可以尝试更改日期的格式：

ses1 = pd.to_datetime('2017-01-08', format='%Y%b/%d')

Answer 4

显然，您未在Date中加载DateTime列DataFrame ajax_t。尝试转换它

ajax_t['Date'] = pd.to_datetime(ajax_t.Date)

或者，如果您从文件加载DataFrame ajax_t，例如data.csv文件，则可以指定参数以强制解析Date列为DateTime类型。

ajax_t = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'])

希望这会有所帮助。

将Timestamp转换为str值python pandas dataframe

4 个答案: