У меня есть набор данных с отметкой времени как один из столбцов формата 09/07/2016 23:58.Как использовать данные временной отметки в модели здания Naive Bayes в Python
Я пытаюсь применить Naive Bayes к этим данным, и я столкнулся с приведенной ниже ошибкой. Пожалуйста, дайте мне знать, как использовать эти данные в моей модели
ValueError: недопустимый буквальным для поплавка(): 12/06/2016 23:59
Вам необходимо to_datetime с параметром errors='coerce' для новообращенного плохих не распознаваемо значения для NaT:
df = pd.DataFrame({'date':['12/06/2016 23:59','12/06/2016 23:59', 'a']})
print (df)
date
0 12/06/2016 23:59
1 12/06/2016 23:59
2 a
print (pd.to_datetime(df.date, errors='coerce'))
0 2016-12-06 23:59:00
1 2016-12-06 23:59:00
2 NaT
Name: date, dtype: datetime64[ns]
Для теста плохие значения используют boolean indexing - возвращает все строки, где NaT:
print (df[pd.to_datetime(df.date, errors='coerce').isnull()])
date
2 a
Thank you @jezrael. Поскольку я новичок в python, у меня есть еще один запрос. Теперь, когда у меня есть этот столбец, как добавить его к исходному Dataframe Или все равно будет обновляться существующий Dataframe. – Anagha
благодарим вас за принятие! используйте 'df.date = pd.to_datetime (df.date, errors = 'coerce')' или 'df ['date'] = pd.to_datetime (df ['date'], errors = 'coerce')' – jezrael
Thank вы, это сработало. – Anagha
От вас вопрос, не совсем понятно, что вы делаете, но уже есть несколько примеров доступны в Интернете:
И некоторые части кода в СО:
что 'ДФ [ 'Отметка']. DTYPE?' –
Вы уверены, что 'dtype' вашей даты столбца' datetime'? проверьте его на 'df.dtypes'. Если нет, кажется, что есть некоторые плохие данные - используйте 'pd.to_datetime (df.date, erors = 'coerce')' – jezrael
для преобразования значений в 'NaT', если они не могут быть преобразованы в datetime. – jezrael