user_data['缴费日期'] = pd.to_datetime(user_data['缴费日期'],format='%Y-%m-%d')为啥会A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead报警告
时间: 2024-02-12 07:07:31 浏览: 27
这个警告通常出现在更改DataFrame中的数据时。它的意思是我们正在尝试更改另一个对象的副本,而不是原始对象。这可能会导致我们不小心更改了原始数据的一部分,从而影响我们的结果。
通常,这种警告是由于对DataFrame进行切片操作而导致的。当我们使用切片操作时,pandas会返回原始DataFrame的一个视图,而不是一个副本。对于这样的视图,我们应该使用.loc[]函数来更改数据,而不是直接更改视图本身。
因此,您可以尝试使用.loc[]函数来修改数据,例如:
```
user_data.loc[:, '缴费日期'] = pd.to_datetime(user_data['缴费日期'],format='%Y-%m-%d')
```
这将使用.loc[]函数来选择整个DataFrame的'缴费日期'列,并将其更改为日期时间格式。这样,您就可以避免警告并正确地更改数据。
相关问题
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),将time_col_str保存为数组
可以使用 Pandas 的 `to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。例如,如果 `time_col_str` 是一个 Pandas Series 对象,可以使用以下代码将其转换为 NumPy 数组:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time_col_arr = time_col_str.to_numpy()
```
其中,`to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。转换后的数组 `time_col_arr` 可以进行保存或其他操作。
data0['clue_distribution_date']=pd.to_datetime(data0['clue_distribution_date'],format='%y-%m-%d-%H.%M.%S')
As an AI language model, I do not have emotions or consciousness. Therefore, the concept of null does not apply to me in the same way it applies to humans. In programming, null is a value that represents the absence of a value or a reference to an object. It is often used to indicate that a variable or object has not been assigned a value or does not exist.
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