这有点尴尬...我试图通过给大家提供我的数据集的一个小样本来创建一个良好的可重复pandas示例。我认为使用df.to_dict()
应该很简单,但却不起作用。
df2 = df1[['DATE_FILLED','DAYS_SUPPLY']].head(5)
df2['DATE_FILLED'] = pd.to_datetime(df2['DATE_FILLED'])
diction = df2.to_dict()
输出:
{'DATE_FILLED': {0: Timestamp('2016-12-28 00:00:00'),
1: Timestamp('2016-12-31 00:00:00'),
2: Timestamp('2016-12-20 00:00:00'),
3: Timestamp('2016-12-21 00:00:00'),
4: Timestamp('2016-12-26 00:00:00')},
'DAYS_SUPPLY': {0: 14, 1: 14, 2: 14, 3: 7, 4: 7}}
但如果社区使用以下文本将其转换为数据框:
但如果社区通过使用文本将其转换为数据帧:
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time
d= pd.DataFrame({'DATE_FILLED': [Timestamp('2016-12-28 00:00:00'), Timestamp('2016-12-31 00:00:00'), Timestamp('2016-12-20 00:00:00'), Timestamp('2016-12-21 00:00:00'), Timestamp('2016-12-26 00:00:00')], 'DAYS_SUPPLY': [14, 14, 14, 7, 7]})
他们会得到 NameError: name 'Timestamp' is not defined
。
我尝试了导入各种东西,甚至尝试使用 pd.to_dict()
中不同的 orients
进行实验。
如何将 Timestamps
转换或者更好地从中创建 DataFrame?