如何在从 csv 附加日期时间时摆脱单词“时间戳”和元组？

Posted 2023-02-15

【中文标题】如何在从 csv 附加日期时间时摆脱单词“时间戳”和元组？

【英文标题】：How to get rid of word 'Timestamp' and tuple while appending datetime from csv?

【发布时间】：2022-01-19 03:02:33

【问题描述】：

我正在尝试从 csv 制作日期时间列表，以将我的结果与检测到的 LSTM 测试相匹配。

每当我使用循环提取日期时间和值时，我总是会得到带有日期时间的非字符串单词“时间戳”。

我的代码在这里：

m = [ 49,  50] #index of results which I have to match with datetime to extract all information

result_details = []
for index, rows in df.iterrows():
    if index in m:
        result_details.append([rows[0],
                                rows[1]])
print(result_details)

我的 csv：

           datetimeAt             value
0       2021-12-01 00:00:00       0.000
5       2021-12-01 01:00:00       0.000
10      2021-12-01 02:00:00       0.000
15      2021-12-01 03:00:00       0.000
20      2021-12-01 04:00:00       0.000
...             ...                ...
1149    2021-12-10 13:00:00       2.756
1154    2021-12-10 14:00:00       1.297
1159    2021-12-10 15:00:00       1.503
1164    2021-12-10 16:00:00       1.417
1169    2021-12-10 17:00:00       0.084

每当我追加时，我都会像这样：

[[Timestamp('2021-12-01 10:00:00'), 13.266044921875], 
[Timestamp('2021-12-01 09:00:00'), 9.5365595703125]]

如何获得如下输出？ （只有日期和值，没有元组、字符串和单词）

[2021-12-01 10:00:00, 13.266044921875], 
[2021-12-01 09:00:00, 9.5365595703125]]

【参考方案1】：

因为 'datetimeAt' 列是 timestamp 数据类型。 您可以将类型转换为字符串，然后它会起作用，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

m = [49, 50, 60] #index of results which I have to match with datetime to extract all information
date_today = datetime.now()
days = pd.date_range(date_today, date_today + timedelta(7), freq='h')

data = np.random.random(size=len(days))
df = pd.DataFrame('datetimeAt': days, 'value': data)

result_details = []
for index, rows in df.iterrows():
    if index in m:
        result_details.append([str(rows[0]),
                                rows[1]])
print(result_details)

注意：在处理数据帧时应尽量避免使用for loops，因为如果你有一个位表，它可能会变慢。相反，您可以使用非常有效的矢量化方法，例如：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

m = [49, 50] #index of results which I have to match with datetime to extract all information
date_today = datetime.now()
days = pd.date_range(date_today, date_today + timedelta(7), freq='h')

data = np.random.random(size=len(days))
df = pd.DataFrame('datetimeAt': days, 'value': data)

df['datetimeAt'] = df['datetimeAt'].astype(str)
result_details = df.loc[m,:].values.tolist()
print(result_details)

输出：

[['2021-12-18 07:11:58.086250', 0.3699851325750202], 
['2021-12-18 08:11:58.086250', 0.6787871001450321]]

编辑：用

测试它

pandas                    1.3.5
pandas                    0.23.4  
python 3.7 & 3.9

【讨论】：

嗨，Dariyoush，谢谢您的回复。让我检查一下。

当然，如果您遇到问题，请告诉我。

还是出现这个错误，是版本问题吗？ KeyError：“不再支持将列表喜欢传递给带有任何缺失标签的 .loc 或 []。缺少以下标签：Int64Index([177, 178, 198, 200, 201], dtype='int64')跨度>

我尝试使用第二个。

是的，可能你的熊猫比我的还老。如果可以，请更新您的熊猫。