Question

我的数据集中有3列：年（int），月（int），天（float）。我想使用to_datetime创建一个日期列。

链接到示例数据的图片：https://ibb.co/kSyz4Y0

链接到整个数据集： https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv

我试图将这3列转换为3个int或3个字符串，但是我总是遇到相同的错误-天超出了范围。

我的问题是：

1）我应该使用哪种列格式才能使用to_datimetime-int或string？

2）我可以或如何使用to_datetime从3列中创建日期？还是我必须先合并这三列？

3）如何消除此“超出范围的问题”？我问Google博士，但没有一个解决方案对我有用。

data['td'] = pd.to_datetime(data['year'])

data['tm2'] = td + timedelta(days=1)

如何在第一行中添加月份和日期列？

Answer 1

int和str都很好，您只需要更改Day列的float类型即可。无论如何，这都是不现实的，我们不在日期中小数天。
date_series = pd.to_datetime(df)将为您提供datetime系列，您可以将其附加到初始数据框中。

测试代码：

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns=['Year', 'Month', 'Day'])
data = data.append({'Year': 2019, 'Month': 10, 'Day': 20}, ignore_index=True)
date_series = pd.to_datetime(data)
data['Date'] = date_series

data的输出：

    Year    Month   Day Date
0   2019    10      20  2019-10-20

编辑

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(columns=['Year', 'Month', 'Day', 'Gender', 'No. of Births'])
data = data.append({'Year': 2019, 'Month': 10, 'Day': 20, 'Gender': 'M', 'No. of Births': 5}, ignore_index=True)

date_prep = data.iloc[:, 0:3]
date_series = pd.to_datetime(date_prep)
data['Date'] = date_series

Python to_datetime（从int / float中的3列开始）

1 个答案: