# 将年份和月份列合并为日期列 data['日期'] = data['年份'].astype(str) + data['月份'].astype(str) # 打印结果 data和#将日期列数据转为Pandas.DateTime类型 data['日期']=pd.to_datetime(data['日期'],format='%Y/%m',errors='coerce') data数据输出日期全为NAT值

根据您提供的信息，您的代码将年份和月份列合并为日期列，然后使用`pd.to_datetime()`函数将其转换为Pandas的DateTime类型。但是，您的输出结果显示日期全为`NAT`值，这意味着转换失败。这通常是由于日期格式不正确所导致的。

可以尝试更改日期格式，例如：

data['日期'] = data['年份'].astype(str) + '-' + data['月份'].astype(str) + '-01'
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y-%m-%d')

这里将年份、月份和日合并为一个字符串，然后再使用`pd.to_datetime()`函数将其转换为Pandas的DateTime类型。在这个例子中，我们将日期都设置为了第一天，因为您的数据中似乎没有单独的日期列。如果您的数据中包含单独的日期列，可以将其添加到字符串中并相应地更改日期格式。

如果您的问题仍然存在，请提供更多信息，我将尽力帮助您解决问题。

相关问题

# 将年份和月份列合并为日期列 data['日期'] = data['年份'].astype(str) +'/'+ data['月份'].astype(str) # 打印结果 data 将日期列数据转为Pandas.DateTime类型

根据您提供的代码，您将年份和月份列合并为日期列，并使用`/`作为分隔符。如果您的日期格式为`YYYY/MM`，则可以使用以下代码将其转换为Pandas的DateTime类型：

data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y/%m', errors='coerce')

这个代码将`data['日期']`列的数据转换为Pandas的DateTime类型，并使用`%Y/%m`作为日期格式。`errors='coerce'`参数表示在无法转换某些值时，将其转换为`NaT`（Not a Time）值。

如果您的日期格式不同，请相应地修改`format`参数中的日期格式。

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data)为什么第二段代码相较于第一段代码输出有引号

第二段代码输出的数据中含有引号，是因为在将 DataFrame 对象中的字符串列转换为列表时，每个字符串被当作一个整体，因此被加上了引号。而第一段代码输出的数据中没有引号，是因为读取 Excel 文件时，pandas 自动将单元格中的字符串识别为 Python 字符串类型，而不是带引号的字符串类型。如果你希望在第二段代码输出的数据中去掉引号，可以使用 strip() 方法去掉每个字符串的首尾空格，或者使用 replace() 方法替换掉每个字符串中的引号。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond)
col1 = df['WY']
col2 = df['ZH']
new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str)
new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col})
new_df[['WY', 'ZH']] = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True)
data = new_df[['WY', 'ZH']].values.tolist()
data = [[s.strip().replace('"', '') for s in row] for row in data]
print(data)