if timestart == pd.to_datetime(np.str(np.array(time[i]))).strftime('%Y-%m-%d'):错在哪

时间: 2024-03-22 12:39:17 浏览: 20
这个代码中的问题可能是 `timestart` 变量和 `np.array(time[i])` 变量的类型不同,导致无法比较。 `timestart` 变量应该是字符串类型(比如 '2021-09-01'),而 `np.array(time[i])` 变量可能是一个 numpy 的 datetime64 类型,需要将其转换为字符串类型,然后再做比较。 可以使用 `str()` 函数将 `np.array(time[i])` 转换为字符串类型,如下所示: ``` if timestart == pd.to_datetime(str(np.array(time[i]))).strftime('%Y-%m-%d'): # do something ``` 此外,如果 `time` 变量也是一个 numpy 数组,可以直接使用 `np.datetime_as_string()` 函数将其转换为字符串类型,如下所示: ``` if timestart == pd.to_datetime(np.datetime_as_string(time[i], unit='D')).strftime('%Y-%m-%d'): # do something ``` 希望这些方法可以帮助您解决问题。
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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。

days_scr=(pd.to_datetime(scr_time)-pd.to_datetime(visit_date)).map(lambda x:x.days)

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