相关疑难解决方法(0)

我需要在日期上合并2个pandas数据帧,但它们目前有不同的日期类型.1是时间戳(从excel导入),另一个是datetime.date.

有什么建议？

我已经尝试pd.to_datetime().date但这仅适用于单个项目(例如df.ix[0,0]),它不会让我应用于整个系列(例如df['mydates'])或数据帧.

我正在尝试将pandas.tslib.Timestamp对象转换为datetime.df['orig_iss_dt']是pandas.tslib.Timestamp对象.我在这里尝试使用这个答案,但发现它print(type(origination))仍然返回相同的类型.

df['orig_iss_dt'] = df['orig_iss_dt'].apply(lambda x: datetime.date(x.year,x.month,x.day)) 

for (i, row) in df:
    origination = row.orig_iss_dt
    print(type(origination))

我有两个时间戳(pandas.tslib.Timestamp)ts1,ts2我想计算它们的平均值.

(ts1+ts2)/2

但是,我收到此错误:

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Timestamp' and 'Timestamp'

感谢您的任何帮助.