将df的“Date_reported”列数据类型转换为时间类型, 打印该列的数据类型

可以使用 pandas 库的 `to_datetime` 方法将 `Date_reported` 列数据类型转换为时间类型，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 Date_reported 列转换为时间类型
df['Date_reported'] = pd.to_datetime(df['Date_reported'])

# 打印 Date_reported 列的数据类型
print(df['Date_reported'].dtype)

运行后输出为：

datetime64[ns]

表示 `Date_reported` 列的数据类型已经成功转换为时间类型了。

相关问题

# 按日期对累计患病人数统计 grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum() plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_cases.values) plt.xlabel('Date_reported') plt.ylabel('Cumulative_cases') plt.title('Cumulative case toll by date') # 显示图表 plt.show()这个代码分组后图片x轴顺序有问题如何解决

如果你的 x 轴顺序有问题，可以尝试按日期对数据进行排序，然后再绘制图表。你可以使用 Pandas 的 sort_values() 函数来实现这一点，代码如下：

grouped_time_cases = df_data.groupby('Date_reported')['Cumulative_cases'].sum()
grouped_time_cases = grouped_time_cases.sort_values(by='Date_reported')
plt.plot(grouped_time_cases.index, grouped_time_cases.values)
plt.xlabel('Date_reported')
plt.ylabel('Cumulative_cases')
plt.title('Cumulative case toll by date')
plt.show()

在这里，我们使用 sort_values() 对 `grouped_time_cases` 按照 'Date_reported' 列进行排序，然后将排序后的结果用于绘制图表。这样就可以确保 x 轴按照日期的顺序排列了。

ValueError: Could not interpret value `Date_reported` for parameter `x`

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。具体来说，`Date_reported`这个参数的数据类型不能被正确解释为`x`轴的数据类型。

解决这个问题的方法是，先检查一下`Date_reported`参数的数据类型，确保它是与`x`轴数据类型匹配的。如果不匹配，可以尝试将其转换为正确的数据类型，或者使用其他方法来处理数据。另外，也可以检查一下数据是否存在缺失值或异常情况，这些问题也可能导致这个错误的出现。