Datetime in pandas dataframe wird nicht subtrahieren von jeder anderen

Ich bin auf der Suche nach dem Unterschied der Zeiten zwischen zwei Spalten in ein pandas dataframe sowohl im datetime-format.

Nachfolgend finden Sie einige der Daten im dataframe und der code, den ich verwendet wurde. Ich habe dreifach geprüft, dass diese zwei Spalten dtypes sind datetime64.

Meine Daten:

date_updated                  date_scored 
2016-03-30 08:00:00.000       2016-03-30 08:00:57.416  
2016-04-07 23:50:00.000       2016-04-07 23:50:12.036

Mein code:

data['date_updated'] = pd.to_datetime(data['date_updated'], 
format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data['date_scored'] = pd.to_datetime(data['date_scored'], 
format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data['Diff'] =  data['date_updated'] - data['date_scored']

Die Fehlermeldung die ich erhalte:

TypeError: data type "datetime" not understood

Jede Hilfe würde geschätzt, danke!

Meiner Arbeit um Lösung:

for i in raw_data[:10]:
scored = i.date_scored
scored_date =  pd.to_datetime(scored, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
if type(scored_date) == "NoneType":
    pass
elif scored_date.year >= 2016:
    extracted = i.date_extracted
    extracted =  pd.to_datetime(extracted, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    bank = i.bank.name
    diff = scored - extracted
    datum = [str(bank), str(extracted), str(scored), str(diff)]
    data.append(datum)
else:
    pass
  • welche version von pandas sind verwenden Sie? Auch, sind Sie sicher, Sie sind der Subtraktion einzelner Termine? Ihr Kodex regt an, du bist der Subtraktion DateTimeIndex Objekte, in dem Fall data['date_updated'].difference(data['date_scored']) würde besser dienen
  • Funktionierte gut für mich... auch denke ich nicht, dass müssen Sie die format parameter. pandas herausfinden, dass format.
  • Ich ließ den format-parameter und die strings umgewandelt datetime-format nett, aber ich bekomme immer noch TypeError: Datentyp "datetime" nicht verstanden, bei der Ausführung der Zeile Letzte Zeile der code mit der eigentlichen Subtraktion...
  • Bei der Verwendung des Codes: data['date_updated'].Unterschied(Daten['date_scored']) bekomme ich folgende Fehlermeldung: AttributeError: '- Serie,' Objekt hat kein Attribut 'Unterschied'
  • Ich bin mit dem gleichen Problem. Hast du jemals machen keine Fortschritte auf, herauszufinden dieses heraus?
  • Ich aktualisiert meine Frage um dir zu zeigen was ich landete mit @DonQuixote Jedoch, dass diese Lösung möglicherweise nicht für Sie wie ich war, den Umgang mit Daten, die ich Abfragen aus einer mongo db, anstatt eines pandas df.
  • Vielen Dank für immer zu mir zurück. Für mich, ich hatte zu deinstallieren, numpy und installieren Sie es dann erneut mit einem .whl-Datei. Es kann helfen, jemand anderes aus, wenn Sie sehen, wie diese in der Zukunft. lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs

InformationsquelleAutor Graham Streich | 2017-06-17
  1. 18

    Traf ich den gleichen Fehler mit den oben genannten syntax (arbeitete auf einer anderen Maschine, wenn):

    data['Diff'] =  data['date_updated'] - data['date_scored']

    Es funktionierte auf meinem neuen Rechner mit:

    data['Diff'] =  data['date_updated'].subtract(data['date_scored'])
    • cool, ich löste dieses problem vor einer Weile - aber ich mag diese fix!
    InformationsquelleAutor ac2001
  2. 1

    Es funktioniert wie ein Charme. Sie können sogar den code vereinfachen, da to_datetime ist schlau genug zu erraten, das format für Sie.

    import io
import pandas as pd
# Paste the text by using of triple-quotes to span String literals on multiple lines
zz = """date_updated,date_scored
2016-03-30 08:00:00.000,       2016-03-30 08:00:57.416  
2016-04-07 23:50:00.000,       2016-04-07 23:50:12.036"""

data = pd.read_table(io.StringIO(zz), delim_whitespace=False, delimiter=',')

data['date_updated'] = pd.to_datetime(data['date_updated'])
data['date_scored'] = pd.to_datetime(data['date_scored'])
data['Diff'] =  data['date_updated'] - data['date_scored']

print(data)
#          date_updated             date_scored                     Diff
# 0 2016-03-30 08:00:00 2016-03-30 08:00:57.416 -1 days +23:59:02.584000
# 1 2016-04-07 23:50:00 2016-04-07 23:50:12.036 -1 days +23:59:47.964000
    • Die Daten, die gelesen wurde, in einen Pandabären df aus einer csv-Datei...wie füge ich die io-Funktionen zu einer vorhandenen df? Danke!
    • Hallo, die import io ist nur hier, um Lesen Sie den Beispiel-Daten durch die io.StringIO(zz) hat es nichts zu tun, zum Lesen einer CSV-Datei. Also nehmen Sie es nicht in Rechnung. Was würde ich vorschlagen, ist zu versuchen, das Beispiel unten ist. Wenn es funktioniert, bedeutet es, dass das problem ist, das in Ihren Daten.
    • Ich habe den gleichen Fehler mit diesem wie ich mit meinen Daten...TypeError: Datentyp "datetime" nicht verstanden
    • Das sind meine drei 'Importe': >>> import datetime als dt >>> import pandas as pd >>> import numpy as np
    • Sie brauchen nicht zu importieren datetime. Dies bedeutet jedoch nicht erklären, der Fehler. Ich denke, das problem kommt vielleicht von deiner python-installation, da das Beispiel, das ich zur Verfügung gestellt haben ist die Arbeit mit den pandas. Versuchen Sie, starten Sie von einer frischen installation mit Anaconda distrib zum Beispiel. Sorry, aber ich weiß nicht, wie Sie helfen können.
    • Das ist okay, dass für Sie helfen in der Eingrenzung des Problems!

    InformationsquelleAutor Romain
  3. 1

    Müssen Sie update pandas.
    Ich habe gerade lief in das gleiche Problem mit einem alten code, der verwendet werden, um laufen ohne Probleme.
    Nach der Aktualisierung pandas (0.18.1-np111py35_0) auf eine neuere version (0.20.2-np113py35_0) das Problem wurde behoben.

    InformationsquelleAutor Roberto Valerio
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