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
时间: 2023-11-28 15:47:12 浏览: 44
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:
```python
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:
```python
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。
阅读全文