pd.to_datetime(exponent_df['candle_end_time']).dt.year

这段代码使用了 pandas 库中的 `pd.to_datetime` 函数将 `exponent_df['candle_end_time']` 列转换为日期时间格式，然后使用 `dt.year` 属性提取年份信息。

可能出现 KeyError 的原因是 `exponent_df` 字典中没有名为 'candle_end_time' 的键。请确保该键存在并且正确地引用了相应的列名。

您可以检查以下几点：
1. 确保 `exponent_df` 字典包含了正确的数据和列名。
2. 检查键名 'candle_end_time' 是否写错或者列名是否存在拼写错误。
3. 确保在使用这个键之前，已经正确地加载了数据到 `exponent_df` 中。

通过检查这些问题，您应该能够解决 KeyError 错误。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文和代码细节，以便我能够更好地帮助您。

相关问题

python中[pd.to_datetime,pd.to_datetime]

[pd.to_datetime，pd.to_datetime]是Python编程语言中Pandas库中的两个函数。这两个函数都用于将日期或时间字符串转换为Pandas中的Datetime类型。pd.to_datetime是一种灵活的函数，它可以将多种日期或时间格式转换为Datetime类型。同时，它还可以处理多个日期和时间数据的Series或DataFrame。对于不同的日期或时间格式，pd.to_datetime会自动推断出日期或时间格式并进行转换。这个函数还可以处理缺失值或不符合格式的数据，并将其转换为NaT。

pd.to_datetime函数的语法如下：
pd.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)

而pd.to_datetime在某些方面与pd.to_datetime不同。pd.to_datetime只能将一个字符串转换为Datetime类型，而不能处理多个数据。此外，它可以接受格式参数，以便手动指定日期或时间格式。pd.to_datetime的缺点是，它不适用于不同的日期或时间格式，这可能使得日期或时间转换时存在一些限制。

pd.to_datetime函数的语法如下：
pd.to_datetime(arg, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)

总之，这两个函数都可以将字符串转换为Datetime类型，并用于数据清理和分析。选择使用哪个函数取决于数据分析的需求和数据类型。

pandas pd.to_datetime转换为datetime

pandas的pd.to_datetime()函数可以将数据转换为datetime格式。这个函数可以接受多种不同类型的输入，包括字符串、numpy的datetime64类型、python的datetime类型等。通过使用这个函数，你可以将数据转换为datetime格式的Pandas DataFrame或Series。

引用提供了一个例子:

import datetime 
import pandas as pd 
import numpy as np 

dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), datetime.datetime(2018, 1, 1)]) 

在这个例子里，pd.to_datetime()函数将一个包含不同日期格式的列表转换为datetime格式。结果会返回一个包含转换后的日期的Pandas Index。

引用提供了另一个例子:

import pandas as pd 

data = pd.read_csv('police.csv') 
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date)

在这个例子里，pd.to_datetime()函数被用来将一个csv文件中的日期列转换为datetime格式，并将转换后的结果存储在一个新的列中。

如果你想要将一个DataFrame中的多个列转换为datetime格式，你可以使用类似以下的语法:

pd.to_datetime(df[['year','month','day']])

引用提供了一个例子:

0 2015-02-04 02:00:00 
1 2016-03-05 03:00:00 
dtype: datetime64 

pd.to_datetime(df[['year','month','day']])

在这个例子里，pd.to_datetime()函数被用来将一个DataFrame中的year、month和day列转换为datetime格式。

综上所述，pd.to_datetime()函数是Pandas库中用于将数据转换为datetime格式的一个重要函数。可以根据不同的输入类型进行转换，并且可以应用于整个DataFrame或Series以及特定的列。