data.loc[:,'Timestamp']=data['Timestamp'].apply(lambda x:time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(x)))是什么
时间: 2024-05-20 12:14:00 浏览: 26
这是一个对 pandas DataFrame 中的 Timestamp 列进行处理的操作。具体来说,它使用了 pandas 的 apply() 函数和 Python 的 lambda 函数,将 Timestamp 列中的每个时间戳转换为字符串类型的日期时间格式,并将其赋值回 Timestamp 列中。
其中,apply() 函数可以对 DataFrame 中的每一行或每一列应用一个函数,lambda 函数是一种匿名函数,它可以在一行代码中定义一个函数。在这个例子中,lambda 函数的输入参数是 Timestamp 列中的每个时间戳,输出是格式化后的日期时间字符串。time.localtime() 函数可以将时间戳转换为本地时间。最终,该操作将 DataFrame 中的 Timestamp 列的时间戳转换为可读性更好的日期时间格式。
相关问题
for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))
这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下:
1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列;
2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据;
3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法,apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作,lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据;
4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。
需要注意的是,这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作,因此可以使用applymap()方法来简化代码,如下所示:
```python
data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float)
```
这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。
for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))为什么没有转化成浮点数
这段代码没有成功将整数转换为浮点数的原因可能是因为在 apply() 函数内部将整数转换为浮点数时出现了错误。更具体地说,可能是通过 apply() 函数将整数转换为浮点数的方法不正确。
下面是一种可能的解决方案:
```
for i in range(data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].shape[1]):
data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].astype(float)
```
该代码使用了 astype() 函数将整数转换为浮点数。astype() 函数可以将一个 pandas 数据框中的列转换为指定的数据类型。在这里,我们指定将整数转换为浮点数。注意,我们使用了 loc[] 函数来选择整数列,而不是使用 apply() 函数。
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