TypeError: Cannot compare Typ 'Timestamp' mit Typ 'Datum'

Das problem ist in line 22 :

if start_date <= data_entries.iloc[j, 1] <= end_date:

wo ich vergleichen wollen start_date und end_date Teil data_entries.iloc[j, 1] ist der Zugriff auf eine Spalte der pandas dataframe. Ich konvertiert die Spalte datetime Verwendung,

data_entries['VOUCHER DATE'] = pd.to_datetime(data_entries['VOUCHER DATE'], format="%m/%d/%Y")

Aber ich bin nicht sicher, wie es zu konvertieren, um Datum.

import pandas as pd
import datetime

entries_csv = "C:\\Users\\Pops\\Desktop\\Entries.csv"

data_entries = pd.read_csv(entries_csv)
data_entries['VOUCHER DATE'] = pd.to_datetime(data_entries['VOUCHER DATE'], format="%m/%d/%Y")

start_date = datetime.date(2018, 4, 1)
end_date = datetime.date(2018, 10, 30)

    for j in range(0, len(data_entries)):
        if start_date <= data_entries.iloc[j, 1] <= end_date:
             print('Hello')
  • geben Sie bitte mcve.
  • Überprüfen Sie diese. docs.python.org/2/library/...
  • Ich meinte vorhin eigentlich. Mein problem ist das pd.to_datetime() des pandas. Ich glaube, es gibt keine pd.to_date() entspricht. Der link unten nur konvertiert einen datetime-Wert, aber basierend auf meinem code funktioniert es nicht mit datetime.date() wenn Sie versuchen, Sie zu vergleichen. stackoverflow.com/questions/16852911/...
  • Sie konnte data_entries['VOUCHER DATE'] = pd.to_datetime(data_entries['VOUCHER DATE'], format="%m/%d/%Y").dt.date
  • Es ist pandas version Verwandtes problem, können Sie überprüfen, dieser.
  • es funktioniert Dank
  • werde das prüfen, danke.

InformationsquelleAutor Pherdindy | 2018-07-23
  1. 7

    dieser wandelt es um das Datum:

    data_entries['VOUCHER DATE'] = pd.to_datetime(data_entries['VOUCHER DATE'], format="%m/%d/%Y").dt.date

    allerdings würde ich nicht empfehlen, filtern wie diese.
    dies ist viel schneller 

    data_entries[data_entries['VOUCHER DATE'].between(start_date, end_date)]

    Lesen Sie diese Artikel

    InformationsquelleAutor moshevi
  2. 6

    Verwenden Sie einfach pd.Timestamp Objekte ohne Konvertierung:

    start_date = pd.Timestamp('2018-04-01')
end_date = pd.Timestamp('2018-10-30')

res = data_entries[data_entries['VOUCHER DATE'].between(start_date, end_date)]

    Erklärung

    Nicht verwenden datetime.datetime oder datetime.date Objekte in der Pandas-Serie. Dies ist ineffizient, denn Sie verlieren vektorisierte Funktionen. Der Vorteil der pd.Timestamp Objekte, die Sie nutzen können, vektorisierte Funktionen, die für Berechnungen. Wie beschrieben hier:

    numpy.datetime64 ist im wesentlichen eine dünne wrapper ein int64. Es hat
    fast keine Datum/Zeit-spezifische Funktionen.

    pd.Timestamp ist ein wrapper um ein numpy.datetime64. Es ist gesichert durch
    das gleiche int64-Wert, sondern unterstützt die gesamte datetime.datetime
    Schnittstelle, zusammen mit nützlichen pandas-spezifische Funktionen.

    • Vielen Dank für diese als gut. Wirklich hilfreich
    • df[df['time'].between(pd.Timestamp('2013-01-01'), pd.Timestamp('2013-02-01'))] werfen TypeError: Cannot compare type 'Timestamp' with type 'date'. Mein df[Zeit] ist to_datetime Objekt pd.to_datetime(..).dt.date
    • oh, ich sehe, mein Fehler war, weil ich ausgezogen date-Objekt nur halten, Formatierung, ohne Zeit. Das ist beworben habe ich mich pd.to_datetime(..).dt.date statt einfach pd.to_datetime(..)
    InformationsquelleAutor jpp
Schreibe einen Kommentar