df.loc['2023-05-12']报错Timestamp('2023-05-12 00:00:00')

这个错误提示的意思是 DataFrame 的索引并不是一个 DatetimeIndex，所以不能通过日期字符串来选取索引。你可以再次确认一下 DataFrame 的索引类型，如果不是 DatetimeIndex，可以使用以下代码将其转换成 DatetimeIndex：

df.index = pd.to_datetime(df.index)

其中，df.index 表示 DataFrame 的索引，pd.to_datetime() 函数用于将字符串或其他类型的时间序列转换成 DatetimeIndex 类型。

如果 DataFrame 的索引已经是 DatetimeIndex 类型了，你可以使用以下代码选取 2023 年 5 月 12 日的行：

df.loc['2023-05-12']

这样就可以获取到该日期的所有列的值了。

相关问题

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df.loc[:, 'timestamp’], unit='ms', origin="1970-01-0108:00:00") # 把时间转成想要的字符串格式 df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.strftime('%Y%m%d’) # 写入csv文件 df.to_csv('SH603019.csv', index=False)

这段代码是将获取到的帖子信息存入到一个名为“df”的DataFrame对象中，并对其中的时间戳进行处理。将时间戳转换为以毫秒为单位的时间格式，并指定时间起点为“1970-01-01 08:00:00”。然后将时间戳转换为想要的字符串格式，即“年月日”的形式。最后将DataFrame对象写入到一个名为“SH603019.csv”的CSV格式文件中，其中不包括索引列。

还是报错SettingWithCopyWarning: 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 See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df_scores.loc[:, '聚类结果'] = kmeans.labels_.copy()

抱歉，我给出的建议可能不正确。这个警告通常是由于对DataFrame进行链式操作引起的。您可以尝试使用`.copy()`方法创建一个副本，并使用`.loc`方法进行赋值，如下所示：

df_scores = df_scores.copy()
df_scores.loc[:, '聚类结果'] = kmeans.labels_

这样可以避免警告并正确地将聚类结果赋值给DataFrame。