infer_datetime_forma如何设置

时间: 2023-05-25 18:04:38 浏览: 79
infer_datetime_format是pandas中的一个函数,可以在解析日期时间格式时帮助Pandas自动推断正确的日期时间格式。 您可以使用以下方法来设置infer_datetime_format: 1. 将infer_datetime_format设置为True: ``` pd.read_csv('file.csv', infer_datetime_format=True) ``` 此时Pandas会自动推断日期时间格式。 2. 在导入数据时手动指定日期时间格式: ``` pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['datetime_column'], date_parser=lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')) ``` 在这个例子中,我们指定了解析日期时间的格式是"%Y-%m-%d %H:%M:%S"。您可以根据自己的数据来选择正确的格式。 3. 如果您已知数据中的日期时间格式,则可以直接指定infer_datetime_format为格式字符串: ``` pd.read_csv('file.csv', infer_datetime_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') ``` 在这个例子中,我们指定了数据中的日期时间格式为"%Y-%m-%d %H:%M:%S"。 总体来说,使用infer_datetime_format可以方便地解析日期时间数据,并减少出错的可能性。根据您的数据,可以选择使用手动指定日期时间格式或直接指定infer_datetime_format。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 3 1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125.txt', sep=',') ----> 3 df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H') 4 df.to_csv('beijing_wangjing_125_new.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:1068, in to_datetime(arg, errors, dayfirst, yearfirst, utc, format, exact, unit, infer_datetime_format, origin, cache) 1066 result = arg.map(cache_array) 1067 else: -> 1068 values = convert_listlike(arg._values, format) 1069 result = arg._constructor(values, index=arg.index, name=arg.name) 1070 elif isinstance(arg, (ABCDataFrame, abc.MutableMapping)): File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:430, in _convert_listlike_datetimes(arg, format, name, tz, unit, errors, infer_datetime_format, dayfirst, yearfirst, exact) 427 format = None 429 if format is not None: --> 430 res = _to_datetime_with_format( 431 arg, orig_arg, name, tz, format, exact, errors, infer_datetime_format 432 ) 433 if res is not None: 434 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:538, in _to_datetime_with_format(arg, orig_arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 535 return _box_as_indexlike(result, utc=utc, name=name) 537 # fallback --> 538 res = _array_strptime_with_fallback( 539 arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format 540 ) 541 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:473, in _array_strptime_with_fallback(arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 470 utc = tz == "utc" 472 try: --> 473 result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors) 474 except OutOfBoundsDatetime: 475 if errors == "raise": File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_lib

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这些写GUI页面,实现输入图片并安装CNN训练结果进行对比识别,最终输出识别结果

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