df_zc.loc[:,'操作时间']=pd.to_datetime(df_zc.loc[:,'操作时间'],errors='coerce') 是什么意思
时间: 2024-01-20 08:04:25 浏览: 22
这行代码是将一个名为 `df_zc` 的 DataFrame 中的 `操作时间` 列转换为 pandas 中的 datetime 类型。具体来说,`pd.to_datetime()` 函数将 DataFrame 中的 `操作时间` 列中的每个元素转换为 datetime 类型,并将其写回到 `df_zc` 中的 `操作时间` 列中。
其中,`errors='coerce'` 表示如果在转换过程中遇到无效日期或时间,则将其转换为 NaT(Not a Time),而不是引发异常。这样做是为了防止数据转换失败导致整个程序崩溃。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中:效果为:可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作
好的,我会将你提供的代码整合到一个函数中,并添加选择功能。以下是整合后的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
def open_data_def():
data_df = pd.read_csv("transactions.csv", encoding="gbk")
data_df.columns = ["客户号", "银行卡号", "刷卡金额", "刷卡时间", "卡类型"]
if data_df.duplicated().sum():
use_df = data_df.drop_duplicates()
return use_df
def add_time():
use_df = open_data_def()
use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"])
use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year
use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month
use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.day
use_df["时"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.hour
return use_df
def customer_or_time_statistics(option):
use_df = add_time()
if option == "客户号":
# 按客户号统计的代码
customer_statistics_result = use_df.groupby("客户号").agg({"刷卡金额": np.sum})
return customer_statistics_result
elif option == "时间":
# 按时间统计的代码
time_statistics_result = use_df.groupby(["年", "月"]).agg({"刷卡金额": np.sum})
return time_statistics_result
else:
return "无效选项,请输入'客户号'或'时间'。"
# 通过输入选择相应的函数进行操作
option = input("请输入选项(客户号/时间):")
result = customer_or_time_statistics(option)
print(result)
```
在上面的代码中,`customer_or_time_statistics` 函数接受一个选项参数 `option`,根据用户输入的选项,函数将执行相应的统计代码并返回结果。请注意,代码中使用了 `input` 函数来获取用户的选项输入。你可以根据实际情况进行调整和修改。
这样,你就可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应的函数进行操作了。
for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]): table5.loc[i+1, name] = adhesive_df.loc[:, (adhesive_df.loc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.loc[1] == lst[i])] ValueError: Incompatible indexer with DataFrame
这个错误通常是因为尝试使用不兼容的索引器访问 Pandas DataFrame 数据而引起的。在这个代码片段中,`adhesive_df.loc[0]` 和 `adhesive_df.loc[1]` 似乎是在尝试访问 `adhesive_df` 的第 1 行和第 2 行。但是,这种索引方式可能不适用于 `adhesive_df`,因为这个 DataFrame 的索引可能是默认的整数索引,而不是 MultiIndex 对象。
如果您的目的只是从 `adhesive_df` 中选择特定的列,您可以尝试使用以下代码:
```
for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]):
table5.loc[i+1, name] = adhesive_df[name][(adhesive_df.iloc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.iloc[1] == lst[i])].values
```
在这个代码中,我们使用了 `iloc` 属性来访问第一行和第二行,而使用列名 `name` 来获取需要的列。然后,我们使用布尔索引来选择需要的行。最后,我们使用 `.values` 将结果转换为 NumPy 数组,以便可以将其添加到 `table5` DataFrame。
如果这个方法不能解决问题,您可以提供更多的上下文和代码示例,以便我能够更好地理解问题。