python-在熊猫数据框中添加列时出现NaT错误

内容导读

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内容图文

我试图在python中创建日期的数据框.我使用日期作为索引：

aDates.head(5)
Out[114]: 
0   2009-12-31
1   2010-01-01
2   2010-01-04
3   2010-01-05
4   2010-01-06
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

然后,我创建一个空的数据框：

dfAll_dates = pd.DataFrame(index = aDates)

然后,我得到了一个函数,该函数创建一个熊猫系列的日期,试图将其添加为列,但是为了方便重现,我们假设我们添加了与索引相同的系列：

dfAll_dates['my_added_column'] = aDates

但这导致：

dfAll_dates.head(5)

Out[120]: 
           my_added_column
Date                      
2009-12-31             NaT
2010-01-01             NaT
2010-01-04             NaT
2010-01-05             NaT
2010-01-06             NaT

我试图在aDates上使用.totimestamp将日期转换为时间戳,但这并不能解决问题(然后,我的绑定方法为Series.to_timestamp为0),因为定义中没有类型,所以我看不到为什么无论如何我都要转换.

您能帮上忙吗？

解决方法:

有一个问题,在Series和DataFrame中有不同的索引,因此数据不对齐并获得NaN：

一种可能的解决方案是将aDates的值通过values转换为numpy数组：

dfAll_dates = pd.DataFrame(index = aDates)
dfAll_dates['my_added_column'] = aDates.values
print (dfAll_dates)
           my_added_column
Date                      
2009-12-31      2009-12-31
2010-01-01      2010-01-01
2010-01-04      2010-01-04
2010-01-05      2010-01-05
2010-01-06      2010-01-06

或使用to_frame set_index,也需要重命名栏：

d = {'Date':'my_added_column'}
df = aDates.to_frame().set_index('Date', drop=False).rename(columns=d)
print (df)
           my_added_column
Date                      
2009-12-31      2009-12-31
2010-01-01      2010-01-01
2010-01-04      2010-01-04
2010-01-05      2010-01-05
2010-01-06      2010-01-06

或者将DataFrame构造函数与dict一起用于新列：

dfAll_dates = pd.DataFrame({'my_added_column':aDates.values}, index = aDates)
print (dfAll_dates)
           my_added_column
Date                      
2009-12-31      2009-12-31
2010-01-01      2010-01-01
2010-01-04      2010-01-04
2010-01-05      2010-01-05
2010-01-06      2010-01-06

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-在熊猫数据框中添加列时出现NaT错误全部内容，希望文章能够帮你解决python-在熊猫数据框中添加列时出现NaT错误所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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