Question

final_month = pd.Timestamp('2018-02-01')
df_final_month = df[df['week'] >= final_month] 
df_final_month.iloc[:, 1:].sum().argmax()


index = df.set_index('week')
index['storeC'].argmin()

上面的代码是正确的，我只是不完全理解它是如何在里面工作的。我有一些问题：

1.类型（周）是datetime，将final_month设置为Timestamp的原因是datetime与Timestamp几乎相同，它们在Python中相互识别？

2.关于argmax（）和argmin（），对于df_final_month.iloc [：，1：]。sum（）。argmax（），我删除了sum（）并试着像df_final_month.iloc [：， 1：]。argmax（），它返回

`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'argmax'`

为什么？为什么第二个代码不需要max（）或者什么来调用argmin（），使用argmin（）/ argmax（）的要求是什么？

请解释python或pandas如何处理这些数据的细节，越详细越好。

谢谢！

我是Python的新手。

Answer 1

时间戳几乎与日期时间相同吗？

以下是pandas文档本身的引用：

TimeStamp是大熊猫相当于python的日期时间，并且在大多数情况下可以与它互换

事实上，如果您查看pandas的源代码，您会看到Timestamp actually inherits from datetime。以下是检查这些陈述是否正确的代码：

dt = datetime.datetime(2018, 1, 1)
ts = pd.Timestamp('2018-01-01')
dt == ts # True
isinstance(ts, datetime.datetime)  # True

为什么在不调用argmax的情况下调用DataFrame上的sum方法会引发错误？

因为DataFrame对象没有argmax方法，only Series do。在您的情况下，sum会返回一个Series实例。

关于argmin和timestamp的熊猫问题

1 个答案: