小编Ni_*_*mpe的帖子

我的表有一个日期列。它的数据类型是日期。我通过去确认了它table name>>columns，它说MTH_END_DT [DATE, Not NULL]

我想过滤特定日期的数据。如果我提出一个条件，where MTH_END_DT = '6/1/2018'我会得到一个错误select failed [3535] A character string failed conversion to a numeric value.

我关注了这个页面。我使用过where MTH_END_DT = date '6/1/2018'，但出现错误syntax error invalid date literal

我试过where cast(timestamp_column as date) = date '2013-10-22';这样的事情，它也抛出错误

我应该如何过滤我的数据？

我想总结integer_transactionby EMP_NAME。

1. 为什么我的第一个命令失败？如何修改它
2. 在第二个命令的情况下如何避免警告？
3. 有什么方法可以放入EMP_NAME列而不是索引

我要输出

Emp_name Count Sum
a           2   1
b           1   0


import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data = {'EMP_NAME': ["a", "a", "b"], 'integer_transaction': [0, 1, 0]})

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': count, 'Frequency_Sum': np.sum})

x=df.groupby(['EMP_NAME'])['integer_transaction'].agg({'Frequency_count': np.size, 'Frequency_Sum': np.sum})

FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation
is deprecated and will be removed in a future version
  # -*- coding: utf-8 -*-