pandas to_datetime（）没有检测到列

Question

我有三列（h1，h2，h3）分别代表日，月和年，例如

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'h1': [1,2,3],
    'h2': [1,2,3],
    'h3': [2000,2001,2002]
})

当我表演时：

pd.to_datetime(df[['h1', 'h2', 'h3']])

这个结果导致错误：ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing但是当我重命名列然后执行pd.to_datetime时，例如

df=df.rename(columns ={'h1':'day', 'h2':'month', 'h3': 'year'})
df["date_col"] =pd.to_datetime(df[['day','month','year']])

关于它我得到年份专栏，我们必须这样做吗？或者是否可以提供一种格式，以便可以分别检测列为日，月，年？ 感谢。

Answer 1

总结：

重新命名列的方法已经很明智了，因为文档说：

  

实施例

     

从DataFrame的多个列组装日期时间。按键   可以是常见的缩写，如['年'，'月'，'天'，'分钟'，   'second'，'ms'，'us'，'ns']）或复数相同的

但也有一些选择。根据我的经验，使用zip的列表理解非常快（对于小集合）。大约3000行数据重命名列成为最快的。看一下这个图表，重命名的惩罚对于小集来说是很难的，但会补偿大的集合。

替代

pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])])
pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3', 'h2', 'h1']].values.astype(str)])
df[['h3','h2','h1']].astype(str).apply(lambda x: pd.to_datetime('-'.join(x)), 1)
pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day', 'h2':'month','h3':'year'}))

Timings Win10：

#df = pd.concat([df]*1000)
2.74 ms ± 33.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
8.08 ms ± 158 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
158 ms ± 472 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
2.64 ms ± 104 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Timings MacBook Air：

100 loops, best of 3: 6.1 ms per loop
100 loops, best of 3: 12.7 ms per loop
1 loop, best of 3: 335 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.7 ms per loop

使用我编写的代码

更新（如果您有改进建议或任何可以提供帮助的库，请高兴）：

import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

df = pd.DataFrame({
    'h1': np.arange(1,11),
    'h2': np.arange(1,11),
    'h3': np.arange(2000,2010)
})

myfuncs = {
"pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])])":
    lambda: pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])]),
"pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3','h2', 'h1']].values.astype(str)])":
    lambda: pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3','h2', 'h1']].values.astype(str)]),
"pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day','h2':'month','h3':'year'}))":
    lambda: pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day','h2':'month','h3':'year'}))
}

d = defaultdict(dict)
step = 10
cont = True
while cont:
    lendf = len(df); print(lendf)
    for k,v in mycodes.items():
        iters = 1
        t = 0
        while t < 0.2:
            ts = timeit.repeat(v, number=iters, repeat=3)
            t = min(ts)
            iters *= 10
        d[k][lendf] = t/iters
        if t > 2: cont = False
    df = pd.concat([df]*step)

pd.DataFrame(d).plot().legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15))
plt.yscale('log'); plt.xscale('log'); plt.ylabel('seconds'); plt.xlabel('df rows')
plt.show()

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