Преобразовать дату и время в дату python -> ошибка: тип unhashable: 'numpy.ndarray'

Панды по умолчанию представляют даты с datetime64 [нс], поэтому в моих столбцах есть этот формат [2016-02-05 00:00:00], но я просто хочу дату 2016-02-05, поэтому я применил этот код для несколько столбцов:

df3a['MA'] = pd.to_datetime(df3a['MA'])
df3a['BA'] = pd.to_datetime(df3a['BA'])
df3a['FF'] = pd.to_datetime(df3a['FF'])
df3a['JJ'] = pd.to_datetime(df3a['JJ'])
.....

но в результате я получаю эту ошибку: TypeError: type unhashable: 'numpy.ndarray' мой вопрос: почему я получил эту ошибку и как преобразовать дату и время в дату для нескольких столбцов (около 50)?

буду признателен за вашу помощь

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
934
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Один из способов добиться того, чего вы хотите, — это DatetimeIndex. Сначала я создал пример DataFrame со столбцами «дата» и «значения» и попытался воспроизвести полученную вами ошибку.

import pandas as pd
import numpy as np

# Example DataFrame with a DatetimeIndex (dti)
dti = pd.date_range('2020-12-01','2020-12-17')     # dates from first of december up to date
values = np.random.choice(range(1, 101), len(dti)) # random values between 1 and 100
df = pd.DataFrame({'date':dti,'values':values}, index=range(len(dti)))

print(df.head())
>>>          date  values
     0 2020-12-01      85
     1 2020-12-02     100
     2 2020-12-03      96
     3 2020-12-04      40
     4 2020-12-05      27

В примере только даты уже показаны без времени в столбце «дата», я думаю, поскольку это DatetimeIndex.

То, что я не тестировал, но может сработать для вас:

# Your dataframe
df3a['MA'] = pd.DatetimeIndex(df3a['MA'])
...

# automated transform for all columns (if all columns are datetimes!)
for label in df3a.columns:
    df3a[label] = pd.DatetimeIndex(df3a[label])

Используйте DataFrame.apply:

cols = ['MA', 'BA', 'FF', 'JJ']

df3a[cols] = df3a[cols].apply(pd.to_datetime)

Другие вопросы по теме