Unable to apply methods on timestamps using Series built-ins(无法使用 Series 内置函数对时间戳应用方法)
问题描述
关于以下系列:
0 1411161507178
1 1411138436009
2 1411123732180
3 1411167606146
4 1411124780140
5 1411159331327
6 1411131745474
7 1411151831454
8 1411152487758
9 1411137160544
Name: my_series, dtype: int64
此命令(转换为时间戳、本地化并转换为 EST)有效:
This command (convert to timestamp, localize and convert to EST) works:
pd.to_datetime(my_series, unit='ms').apply(lambda x: x.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern'))
但是这个失败了:
pd.to_datetime(my_series, unit='ms').tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
与:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-58187a4b60f8> in <module>()
----> 1 lua = pd.to_datetime(df[column], unit='ms').tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
/Users/josh/anaconda/envs/py34/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/generic.py in tz_localize(self, tz, axis, copy, infer_dst)
3492 ax_name = self._get_axis_name(axis)
3493 raise TypeError('%s is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex' %
-> 3494 ax_name)
3495 else:
3496 ax = DatetimeIndex([],tz=tz)
TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex
这个也是如此:
my_series.tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
与:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-0a7cb1e94e1e> in <module>()
----> 1 lua = df[column].tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
/Users/josh/anaconda/envs/py34/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/generic.py in tz_localize(self, tz, axis, copy, infer_dst)
3492 ax_name = self._get_axis_name(axis)
3493 raise TypeError('%s is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex' %
-> 3494 ax_name)
3495 else:
3496 ax = DatetimeIndex([],tz=tz)
TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex
据我了解,上面的第二种方法(第一种失败的方法)应该有效.为什么会失败?
As far as I understand, the second approach above (the first one that fails) should work. Why does it fail?
推荐答案
tz_localize/tz_convert 作用于对象的 INDEX,而不是值.最简单的方法是将其转换为索引,然后进行本地化和转换.如果你想要一个系列回来,你可以使用 to_series()
tz_localize/tz_convert act on the INDEX of the object, not on the values. Easiest to simply turn it into an index then localize and convert. If you then want a Series back you can use to_series()
In [47]: pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(s,unit='ms')).tz_localize('UTC').tz_convert('US/Eastern')
Out[47]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-09-19 17:18:27.178000-04:00, ..., 2014-09-19 10:32:40.544000-04:00]
Length: 10, Freq: None, Timezone: US/Eastern
这篇关于无法使用 Series 内置函数对时间戳应用方法的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
本文标题为:无法使用 Series 内置函数对时间戳应用方法
基础教程推荐
- 在 Django Admin 中使用内联 OneToOneField 2022-01-01
- 究竟什么是“容器"?在蟒蛇?(以及所有的 python 容器类型是什么?) 2022-01-01
- 在 Python 中将货币解析为数字 2022-01-01
- matplotlib 设置 yaxis 标签大小 2022-01-01
- 比较两个文本文件以找出差异并将它们输出到新的文本文件 2022-01-01
- Kivy 使用 opencv.调整图像大小 2022-01-01
- Python 中是否有任何支持将长字符串转储为块文字或折叠块的 yaml 库? 2022-01-01
- kivy 应用程序中的一个简单网页作为小部件 2022-01-01
- Python,确定字符串是否应转换为 Int 或 Float 2022-01-01
- 对多索引数据帧的列进行排序 2022-01-01
