from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = test['合同开始日期'] end_date_col = test['合同截止日期'] # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = row[start_date_col] end_date = row[end_date_col] date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前,直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后,推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test)以上这段代码报错AttributeError: 'Series' object has no attribute 'day',如何修改

时间: 2024-01-29 17:01:58 浏览: 28
这个错误通常是因为 `start_date_col` 和 `end_date_col` 被赋值为 Series 对象而不是列名。在 Pandas 中,当你使用 DataFrame 的列名来访问某一列时,返回的是一个 Series 对象。因此,在这种情况下,你应该直接将列名传递给 `start_date_col` 和 `end_date_col` 变量,而不是使用 Series 对象。 另外,你需要将 `start_date` 和 `end_date` 转换为 datetime 对象,以便你可以在它们上面调用 `day` 属性。你可以使用 Pandas 的 `to_datetime()` 函数将字符串列转换为 datetime 对象。例如: ``` python from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) # 将字符串转换为 datetime 对象 end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) # 将字符串转换为 datetime 对象 date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前,直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后,推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test) ``` 这应该可以解决你遇到的问题。

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Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 354, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 409, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string ValueError: only leading negative signs are allowed During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\desktop\st_dbscan-master\demo\ais.py", line 32, in <module> df['BaseDateTime'] = pd.to_timedelta(df['BaseDateTime']) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\tools\timedeltas.py", line 124, in to_timedelta values = _convert_listlike(arg._values, unit=unit, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\tools\timedeltas.py", line 173, in _convert_listlike td64arr = sequence_to_td64ns(arg, unit=unit, errors=errors, copy=False)[0] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\arrays\timedeltas.py", line 991, in sequence_to_td64ns data = objects_to_td64ns(data, unit=unit, errors=errors) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tf2.6\lib\site-packages\pandas\core\arrays\timedeltas.py", line 1100, in objects_to_td64ns result = array_to_timedelta64(values, unit=unit, errors=errors) File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 368, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 359, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 300, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.convert_to_timedelta64 File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 409, in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string ValueError: only leading negative signs are allowed 进程已结束,退出代码1

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