pd.datetime.strptime
时间: 2023-05-02 14:04:49 浏览: 68
b'pd.datetime.strptime' 是 Pandas 库中的一个函数,用于将字符串时间数据转换为 Python 的 datetime 对象。函数的具体用法是使用指定的时间格式将字符串时间数据解析为 datetime 对象。
相关问题
else('21年Q3转存' if '2021' in x and 0 < (datetime.strptime('2023-07-01', '%Y-%m-%d') - datetime.strptime(y, '%Y-%m-%d')).days + 1 < 51 and pd.notnull(x) and pd.notnull(y) TypeError: strptime() argument 1 must be str, not NAType
这个错误是由于 `strptime()` 函数期望接收字符串作为参数,但你传递了一个 `NAType` 对象。`NAType` 是 pandas 中表示缺失值(NaN)的特殊对象。
为了解决这个问题,你可以先检查 `y` 是否是 `NAType`,如果是的话可以将其转换为一个合适的字符串。例如,你可以将它转换为 `'NaT'` 字符串表示缺失值,或者根据实际需求选择其他形式。
以下是修改后的代码示例:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def process_data(x, y):
if '2021' in x and 0 < (datetime.strptime('2023-07-01', '%Y-%m-%d') - datetime.strptime(str(y), '%Y-%m-%d')).days + 1 < 51 and pd.notnull(x) and pd.notnull(y):
return '21年Q3转存'
else:
return '其他操作'
# 示例数据
data = {'x': ['2021-01-01', '2022-02-01', '2021-09-01', pd.NaT],
'y': ['2020-12-01', '2022-01-01', '2021-06-01', pd.NaT]}
df = pd.DataFrame(data)
# 应用处理函数到DataFrame的每一行
df['result'] = df.apply(lambda row: process_data(row['x'], row['y']), axis=1)
print(df)
```
这段代码将会对 DataFrame 中的每一行应用 `process_data()` 函数,并将结果存储在名为 `'result'` 的新列中。如果满足条件,结果为 `'21年Q3转存'`,否则为 `'其他操作'`。
希望这可以解决你的问题!如果还有其他疑问,请随时向我提问。
def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)
这段代码存在几个问题:
1. `pd.read_excel()` 方法需要传入完整的文件路径,你只传入了相对路径 `'data/s.xlsx'`,需要根据实际情况修改为文件的完整路径。
2. `df.iterrows()` 返回的是一个元组,第一个元素是索引值,第二个元素是该索引对应的 Series 对象。因此,在循环中需要使用 `i[1]` 而不是 `i`。
3. `ds` 变量未初始化,需要先赋值为一个 DataFrame 对象。
4. `ds.concat()` 方法需要传入一个 DataFrame 对象,而不是一个元组或 Series 对象。可以使用 `pd.DataFrame(i[1]).T` 将 Series 对象转换为行向量的 DataFrame 对象,再通过 `pd.concat()` 方法将其添加到 `ds` 中。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def is_valid_date(date_str):
try:
datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
return True
except ValueError:
return False
if __name__ == '__main__':
df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx')
df = pd.DataFrame(df)
ds = pd.DataFrame()
for i in df.iterrows():
if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']):
ds = pd.concat([ds, pd.DataFrame(i[1]).T])
print(ds)
```
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