执行disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')时出现disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')
时间: 2024-02-01 18:02:38 浏览: 22
这个问题可能是因为disease_log['终止日期']列中有缺失值(NaN)导致的。可以尝试使用fillna函数将缺失值填充为一个特定的值,例如'0000/00/00',然后再执行pd.to_datetime函数转换为日期类型。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
disease_log = pd.read_csv('disease_log.csv')
disease_log['终止日期'] = disease_log['终止日期'].fillna('0000/00/00')
disease_log['终止日期'] = pd.to_datetime(disease_log['终止日期'], format='%Y/%m/%d')
print(disease_log.head())
```
在这个示例代码中,我们使用fillna函数将缺失值填充为'0000/00/00',然后再使用pd.to_datetime函数将其转换为日期类型。
相关问题
data['update_time']=pd.to_datetime(data['update_time'],format='%Y/%m/%d',errors='coerce')
这段代码是将`data`中的`update_time`这一列转换为`datetime`类型。其中,`pd.to_datetime()`函数是pandas库中的一个函数,可以将一列数据转换为`datetime`类型。具体解释如下:
- `data['update_time']`表示取`data`这个数据框中的`update_time`这一列;
- `format='%Y/%m/%d'`表示日期的格式是`年/月/日`,其中`%Y`表示四位数的年份,`%m`表示两位数的月份,`%d`表示两位数的日期;
- `errors='coerce'`表示在遇到无法转换的日期时,将其转换为`NaT`(`Not a Time`),即空值。
因此,这段代码的作用是将`data`数据框中的`update_time`这一列的日期字符串转换为`datetime`类型,并将转换后的结果存储回`data`数据框的`update_time`这一列中。
date_history = pd.to_datetime(date_history, format='%Y/%m/%d %H:%M') 什么意思
这行代码使用 Pandas 库中的 to_datetime() 函数将一个字符串类型的日期时间转换为 Pandas 中的 datetime 类型。参数 format='%Y/%m/%d %H:%M' 表示字符串的格式为"年/月/日 小时:分钟",其中 %Y 代表四位数的年份,%m 代表两位数的月份,%d 代表两位数的日期,%H 代表小时(24小时制),%M 代表分钟。这样转换后的 datetime 类型方便进行时间序列的分析和处理。