Панды: конвертировать дату 'объект' в int

Question

Панды: конвертировать дату 'объект' в int

1

У меня есть фрейм данных Pandas, и мне нужно преобразовать столбец с датами в int, но, к сожалению, все данные решения заканчиваются ошибками (ниже)

test_df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Data columns (total 4 columns):
Date        1505 non-null object
Avg         1505 non-null float64
TotalVol    1505 non-null float64
Ranked      1505 non-null int32
dtypes: float64(2), int32(1), object(1)

Пример данных:

    Date        Avg             TotalVol  Ranked
0   2014-03-29  4400.000000     0.011364    1
1   2014-03-30  1495.785714     4.309310    1
2   2014-03-31  1595.666667     0.298571    1
3   2014-04-01  1523.166667     0.270000    1
4   2014-04-02  1511.428571     0.523792    1

Я думаю, что я пробовал все, но ничего не работает

test_df['Date'].astype(int):

Аргумент TypeError: int() должен быть строкой, байтовым объектом или числом, а не 'datetime.date'

test_df['Date']=pd.to_numeric(test_df['Date']):

ТипError: недопустимый тип объекта в позиции 0

test_df['Date'].astype(str).astype(int):

ValueError: неверный литерал для int() с базой 10: '2014-03-29'

test_df['Date'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce'):

Преобразует весь столбец в NaN

jabba 14 июнь 2018, в 20:55

Источник

Теги:

python

pandas

type-conversion

3 ответа

0

Это должно работать

df['Date'] = pd.to_numeric(df.Date.str.replace('-',''))
print(df['Date'])
0    20140329
1    20140330
2    20140331
3    20140401
4    20140402

msolomon87 14 июнь 2018, в 16:54

0

Похоже, вам нужно pd.to_datetime().dt.strftime("%Y%m%d").

Демо - версия:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Date": ["2014-03-29", "2014-03-30", "2014-03-31"]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]).dt.strftime("%Y%m%d")
print( df )

Выход:

       Date
0  20140329
1  20140330
2  20140331

Rakesh 14 июнь 2018, в 16:15

Ещё вопросы

Neroksi · Accepted Answer · 2018-06-14T17-43-00.000Z

Причина, по которой test_df['Date'].astype(int) дает вам ошибку, состоит в том, что ваши даты по-прежнему содержат дефисы " - ". Сначала подавите их, выполнив test_df['Date'].str.replace("-",""), затем вы можете применить свой первый метод к полученной серии. Таким образом, все решение будет:

test_df['Date'].str.replace("-","").astype(int) Обратите внимание, что это не будет работать, если столбец " Дата " не является строковым объектом, как правило, когда Pandas уже проанализировал вашу серию как TimeStamp. В этом случае вы можете использовать:

test_df['Date'].dt.strftime("%Y%m%d").astype(int)