Pandas将dtype对象转换为字符串

Question

Pandas将dtype对象转换为字符串

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我有问题将一列的 dtype 进行转换。我正在从雅虎财经加载一个 csv 文件。

dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv')

这个给我以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 923 entries, 0 to 922
Data columns (total 7 columns):
Date         923 non-null object
Open         923 non-null float64
High         923 non-null float64
Low          923 non-null float64
Close        923 non-null float64
Volume       923 non-null int64
Adj Close    923 non-null float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(1)

我试图将日期转换为字符串，但无论我尝试什么方法都不起作用。我尝试遍历行并使用str()进行转换。我尝试改变对象的dtype，使用dt['Date'].apply(str)，还尝试了特殊的dtype对象来进行转换：

types={'Date':'str','Open':'float','High':'float','Low':'float','Close':'float','Volume':'int','Adj Close':'float'}
 dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv', dtype=types)

但是似乎什么都不起作用。

我使用的是 Pandas 版本 0.13.1。

- nick appel

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“object” dtype 是如何表示可变长度字符串的。您实际上想要做什么？ - Jeff

我想将数据框中的日期与输入字段给出的日期进行比较，该日期为字符串。我需要比较这两个日期以向用户提供正确的信息。 - nick appel

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Wesley Bowman · Accepted Answer

将您的日期转换为DateTime将使您能够轻松比较用户输入日期与数据中的日期。

#Load in the data
dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv')

#Change the 'Date' column into DateTime
dt['Date']=pd.to_datetime(dt['Date'])

#Find a Date using strings
np.where(dt['Date']=='2014-02-28')
#returns     (array([0]),)

np.where(dt['Date']=='2014-02-21')
#returns (array([5]),)

#To get the entire row's information
index = np.where(dt['Date']=='2014-02-21')[0][0]
dt.iloc[index]

#returns:
Date         2014-02-21 00:00:00
Open                      211.64
High                      213.98
Low                       209.19
Close                      209.6
Volume                   7818800
Adj Close                  209.6
Name: 5, dtype: object

所以如果您想要进行for循环，您可以创建一个日期列表或numpy数组，然后迭代遍历它们，并用您的值替换索引中的日期：

input = np.array(['2014-02-21','2014-02-28'])
for i in input:
    index = np.where(dt['Date']==i)[0][0]
    dt.iloc[index]