Неизвестный строковый формат в pd.to_datetime
У меня есть набор данных с такой датой столбца:
cod date value
0 1O8 2015-01-01 00:00:00 2.1
1 1O8 2015-01-01 01:00:00 2.3
2 1O8 2015-01-01 02:00:00 3.5
3 1O8 2015-01-01 03:00:00 4.5
4 1O8 2015-01-01 04:00:00 4.4
5 1O8 2015-01-01 05:00:00 3.2
6 1O9 2015-01-01 00:00:00 1.4
7 1O9 2015-01-01 01:00:00 8.6
8 1O9 2015-01-01 02:00:00 3.3
10 1O9 2015-01-01 03:00:00 1.5
11 1O9 2015-01-01 04:00:00 2.4
12 1O9 2015-01-01 05:00:00 7.2
dtypes столбца даты является объектом для применения некоторой функции после того, как мне нужно изменить тип столбца даты на datatime. Я пробую другое решение, например:
pd.to_datetime(df['date'], errors='raise', format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')
pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce', format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')
df['date'].apply(pd.to_datetime, format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')
Но ошибка только та же:
TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
ValueError: Unknown string format
Дело в том, что если я применяю функцию te к образцу набора данных, функция реагирует правильно, но если я применяю ее ко всему набору данных, выхожу из ошибки. В данных отсутствует пропущенное значение, а dtype одинаков для всех значений.
Как я могу исправить эту ошибку?
Да, это первое, что я попробовал
Потому что обычно это подразумевает формат. И, как упоминает @jpp, вам не хватает % в начале строковых форматов.
Ответы 2
Есть три проблемы:
pd.to_datetimeиpd.Series.applyне работают, поэтому ваши решения не изменят вашу серию. Назначить обратно после преобразования.- Третье решение требует наличия
errors='coerce', чтобы гарантировать отсутствие ошибок. - Для компонента времени вам необходимо использовать определенные строковые форматы, начиная с
%.
Итак, вы можете использовать:
df = pd.DataFrame({'date': ['2015-01-01 00:00:00', '2016-12-20 15:00:20',
'2017-08-05 00:05:00', '2018-05-11 00:10:00']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df)
date
0 2015-01-01 00:00:00
1 2016-12-20 15:00:20
2 2017-08-05 00:05:00
3 2018-05-11 00:10:00
В данном конкретном случае формат является стандартным, и его можно не указывать:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
Я попытался использовать этот тип формата: format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f' , но теперь ошибка: ValueError: time data 'dVal' doesn't match format specified. Теоретически формат правильный
@jjgasse, ваши входы не соответствуют вашему формату, см. мой пример, там нет .%f. И похоже, что вы, все еще, не используете errors='coerce'.
Я так понимаю, вы читаете эти данные, например, из файла csv.
df=pd.read_csv('c:/1/comptagevelo2012.csv', index_col=0, parse_dates=True)
Проверять:
print(df.index)
Работает лучше, чем pd.to_datetime !! Я проверил это!
> DatetimeIndex(['2012-01-01', '2012-02-01', '2012-03-01', '2012-04-01',
> '2012-05-01', '2012-06-01', '2012-07-01', '2012-08-01',
> '2012-09-01', '2012-10-01',
> ...
> '2012-12-22', '2012-12-23', '2012-12-24', '2012-12-25',
> '2012-12-26', '2012-12-27', '2012-12-28', '2012-12-29',
> '2012-12-30', '2012-12-31'],
> dtype='datetime64[ns]', length=366, freq=None)
Другой метод для этого файла не работает.
df=pd.read_csv('c:/1/comptagevelo2012.csv',index_col=0)
pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format ='%d/%m/%Y')
print(df.index)
Index(['01/01/2012', '02/01/2012', '03/01/2012', '04/01/2012', '05/01/2012',
'06/01/2012', '07/01/2012', '08/01/2012', '09/01/2012', '10/01/2012',
...
'22/12/2012', '23/12/2012', '24/12/2012', '25/12/2012', '26/12/2012',
'27/12/2012', '28/12/2012', '29/12/2012', '30/12/2012', '31/12/2012'],
dtype='object', length=366)
Вы пробовали без указания формата, например
pd.to_datetime(df.date)?