Question

我有两个代码，下面将详细说明。

代码1：读取一个.csv文件，该文件包含时间戳记作为一列，而每个时间戳记的对应值作为另一列。

代码2：具有两个列的数据库读取数据库并从数据库中获取数据-时间戳作为一列，每个时间戳的对应值作为另一列。

对于代码1，当我尝试访问/打印与时间戳相对应的值时，它将打印单个numpy.float64值。这就是我想要的输出方式。

但是，对于代码2，当我尝试打印与时间戳相对应的值时，它将打印具有一个对象类型值的Series。

为什么从技术上讲都是数据帧，但从技术上讲，为什么会有差异？什么会导致输出差异？我该如何解决这个问题？

尝试了以下内容：

已将对象类型转换为numpy.float64。仍返回系列。

读取数据库，将其转换为.csv格式，再次读取.csv文件并尝试访问。仍返回系列。

from_db = MySQLdb.connect("xx.xx.xx.xx", "abcde", "12345", "TABLE_DB")

sql = "SELECT * FROM `SOME_TABLE` WHERE `THIS IS` = '123456'"

dmd_data = pd.read_sql(sql, con=from_db)

dmd_data = dmd_data.NAME

start_tstamp = '2016-10-08 00:00:00'

start = datetime.datetime.strptime(start_tstamp,f)

fact1 = (start-datetime.timedelta(days=1)).strftime(f)

预期输出为：

In [53]: dmd_data[fact1]
Out[53]: 4454.82406196

In [67]: type(dmd_data[fact1])
Out[67]: numpy.float64

我得到的输出是：

In [53]: dmd_data[fact1]
Out[53]: 
TIMESTAMP
2016-10-07    4454.82406196
Name: DEMAND, dtype: object

In [60]: type(data[fact1])
Out[60]: pandas.core.series.Series

Answer 1

首先将其转换为数据框：

df = series_data.to_frame()
// series_data is your data existing in 'pandas.core.series.Series' object form

现在转置结果

df = df.T

现在访问相应键的值。如果问题仍然存在，请检查读取数据的数据类型和密钥以及您提供的数据！

从数据库访问与时间戳相对应的值将返回一个Series而不是单个numpy.float64值

1 个答案: