文章目录

• • read_csv读取出错。因为多余异常列数据
  • • 解决方法
  • pd.to_datetime(df['time_key'])但time_key出现不能转换的序列
  • • 解决方法
  • pandas 提取时间序列年、月、日
  • • 方法一:pandas.Series.dt.month() 方法提取月份
    • 方法二:strftime() 方法提取年、月、日
    • 方法三:pandas.DatetimeIndex.month提取月份
  • pd.concat()多表合并
  • • 示例
  • df.groupby()分组

read_csv读取出错。因为多余异常列数据

在读取数据集的时候出现报错。检查才发现是出现是

ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 16 fields in
line 14996, saw 29

解决方法

由于我这边数据集够多。选择直接这种数据就舍弃跳过

  df = pd.read_csv(filePath, on_bad_lines='warn')

on_bad_lines 指定遇到错误行（字段太多的行）时要执行的操作。允许的值为：

1. “error”，遇到错误行时引发异常。
2. “warn”，遇到错误行时发出警告并跳过该行。
3. “skip”，在遇到错误行时跳过错误行而不引发或警告。

pd.to_datetime(df[‘time_key’])但time_key出现不能转换的序列

dateutil.parser._parser.ParserError: Unknown string format: ‘202’2022-01-03 08:22:09.481’

解决方法

把它挑出来剔除

df['time_key'] = pd.to_datetime(df['time_key'],errors='coerce')  # 不加format也行，pandas自动推断日期格式,format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
df.dropna(inplace=True)    #剔除

errors三种取值，‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’，默认为raise。

1. raise，则无效的解析将引发异常
2. coerce，那么无效解析将被设置为NaT（not a time ,和NaN一样是空值）
3. ignore，那么无效的解析将返回原值

to_datetime官网解释

pandas 提取时间序列年、月、日

方法一:pandas.Series.dt.month() 方法提取月份

应用于 Datetime 类型的pandas.Series.dt.month() 方法分别返回系列对象中Datetime条目的年和月的numpy数组。
注意：如果该列不是 Datetime 类型，则应首先使用 to_datetime() 方法将该列转换为 Datetime类型，pd.to_datetime()。

• 获取其他时间方法

dt.year、dt.month、dt.day：获取年、月、日；
dt.hour、dt.minute、dt.second、dt.microsecond：获取时、分、秒、微秒；

示例

import pandas as pdlist_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)df['Year'] = df['Joined date'].dt.year
df['Month'] = df['Joined date'].dt.month
print(df)

方法二:strftime() 方法提取年、月、日

strftime() 方法使用 Datetime，将格式代码作为输入，并返回表示输出中指定的特定格式的字符串。使用%Y 和%m 作为格式代码来提取年份和月份。

df['year'] = df['Joined date'].dt.strftime('%Y')
df['month'] = df['Joined date'].dt.strftime('%m')
df['Day'] = df['Joined date'].dt.strftime('%d')

方法三:pandas.DatetimeIndex.month提取月份

通过检索 pandas.DatetimeIndex 对象的月份属性的值类,从 Datetime 列中提取月份。
此时，datatime是DataFrame的索引，时间类型的索引。比非时间索引类型的时间类型列，在抽取年月的时候，少个dt。

df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['Joined date']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['Joined date']).month

pd.concat()多表合并

参数：

concat(objs, *, axis=0, join='outer', ignore_index=False, 
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=False, copy=True)

参数介绍：

1. axis=0代表index,匹配列名，往下拼接排列；axis=1代表columns,拼接生成新列，索引不变。( 默认axis=0)
2. objs：需要连接的对象集合，一般是列表或字典；
3. join：参数为outer(默认拼接方式，并集合并)或inner(交集合并)；
4. ignore_index=True：重建索引,默认是False

示例

import pandas as pdlist_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)
pd.concat([df, df]) #根据列名匹配后，往下拼接排列）

pd.concat([df,df],axis=1,join='inner')

df.groupby()分组

df_new=df.loc[df['month']==1] 
df_new.groupby(df_new.index.month).mean()  #按时间序列中的月份求各列的均值.hour,day同理