DateParseError:未知的日期时间字符串格式,无法解析:ratio

Question

我有一个数据框,其中单元格用浮点数填充,列名称采用日期时间格式,格式为年+季度 - 例如'1995Q2'.我想划分其中两列的值并将结果存储在一个新列中.我这样做了:

df['ratio'] = df['2008Q3'].div(df['2009Q2'])

但是我得到了错误:

ValueError: Unknown datetime string format, unable to parse: ratio

和

DateParseError: Unknown datetime string format, unable to parse: ratio

当我尝试这个:

ratio_column = df['2008Q3'].div(df['2009Q2'])
df['ratio'] = df.add(ratio_column)

我收到错误:

ValueError: can only call with other PeriodIndex-ed objects

有帮助吗？谢谢!

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可以使用以下示例重现错误:

import numpy as np
import pandas as pd
columns = pd.period_range('1999-1-1', '2000-1-1', freq='Q')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
df['ratio'] = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])

ratio_column = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])
df['ratio'] = df.add(ratio_column)

Answer 1

当尝试将字符串列名称添加'ratio'到PeriodIndex(对于列)时,会出现问题.PeriodIndex只能包含Periods,而不能包含字符串.

添加新列的常用方法,

df['ratio'] = ...

不起作用,因为它假定'ratio'可以添加到当前列索引.

为了避免这个问题,我们需要将PeriodIndex更改为可以容纳Periods和字符串的通用索引.一种方法是使用pd.concat:

import numpy as np
import pandas as pd
columns = pd.period_range('1999-1-1','2000-1-1', freq='Q')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
ratio = pd.DataFrame({'ratio': df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])})
df = pd.concat([df, ratio], axis=1)

print(df)

产量

   1999Q1  1999Q2  1999Q3  1999Q4  2000Q1     ratio
0       9       0       3       4       6       inf
1       3       9       5       5       3  0.333333
2       2       6       8       7       0  0.333333
3       0       8       7       7       3  0.000000

或者,如果您确实不需要列标签为Periods,那么您可以将它们转换为字符串:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4, len(columns))), columns=columns)
df.columns = map(str, df.columns)
df['ratio'] = df['1999Q1'].div(df['1999Q2'])