我有一个13列和55,000行的数据框我试图将其中5行转换为datetime,现在他们返回类型'object'我需要转换这些数据用于机器学习我知道如果我这样做
data['birth_date'] = pd.to_datetime(data[birth_date], errors ='coerce')
它会返回一个datetime列,但是我也想为其他4列做这个,是否有一行可以写入来调用所有这些列？我不认为我可以索引
data[:,7:12]
谢谢!
我正在做一个项目，到目前为止我的代码是这样的：
def vacation_date(row):
if pd.isnull(row['vacation_date']) == False :
return float((row['vacation_date'] - row['purchased_trip_date']).days)
else:
pass
preprocessed_data['vacation_date'] = data.apply(lambda row:
vacation_date(row), axis=1)
它正在返回：TypeError: (“不支持的操作数类型-：'时间戳'和'str'”，'发生在索引3'）
我不确定我需要做什么来解决这个问题，任何建议表示赞赏，谢谢！
我有一个数据框,我正在查看名为names的数据框中的一列
array(['Katherine', 'Robert', 'Anne', nan, 'Susan', 'other'], dtype=object)
我试着打电话告诉我这些独特的名字出现在列中的次数,例如,如果有凯瑟琳的223个实例等.我该怎么做？我知道value_counts每个都显示1,因为它们是独立的唯一值
我有一个名为amount的列，其中包含如下所示的值：$ 3,092.44当我执行dataframe.dtypes()此操作时，该列将其作为对象返回，如何将该列转换为int类型？
我正在尝试合并两个数据框，一个包含列：customerId、全名和电子邮件，另一个数据框包含列：customerId、金额和日期。我想让第一个数据帧成为主数据帧，并包含其他数据帧信息，但前提是 customerIds 匹配；我尝试这样做：
merge = pd.merge(df, df2, on='customerId', how='left')
但生成的数据帧包含大量重复并且看起来错误：
customerId full name emails amount date
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1 002963338 Star shine star.shine@cdw.com $9,067.70 2016-05-27
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这是不对的，请帮忙！