熊猫Lambda功能：属性错误'发生在索引0'

我正在使用熊猫在从csv创建的数据框中创建一个新列。熊猫Lambda功能：属性错误'发生在索引0'

[in] DfT_raw = pd.read_csv('./file.csv', index_col = False) 
[in] print(DfT_raw) 

[out]   Region Name dCount ONS CP S Ref E S Ref N Road \ 
0  East Midlands E06000015  14/04/00 00:00 37288 434400 336000 A516 
1  East Midlands E06000015  14/04/00 00:00 37288 434400 336000 A516 
2  East Midlands E06000015  14/04/00 00:00 37288 434400 336000 A516 
3  East Midlands E06000015  14/04/00 00:00 37288 434400 336000 A516

我定义一个函数从日期时间字段N（DCOUNT）剥离的时间，然后创建一个新的列“日期”

[in] def date_convert(dCount): 
     return dCount.date() 

    DfT_raw['date'] = DfT_raw.apply(lambda row: date_convert(row['dCount']), axis=1) 

[out] AttributeError: ("'str' object has no attribute 'date'", u'occurred at index 0')

有一些问题与index_col。我以前使用index_col = 1但得到了相同的错误。

当我打印 'DCOUNT' 我得到

0   14/04/00 00:00 
1   14/04/00 00:00 
2   14/04/00 00:00 
3   14/04/00 00:00 
4   14/04/00 00:00

索引列导致错误。我如何确保这不是功能？

来源

2015-10-14 LearningSlowly

这不是日期时间对象ct，你需要首先转换'df ['dCount'] = pd.to_datetime（df ['dCount']）'，然后得到日期'df ['dCount']。dt.date'，你可以阅读那些datetime字符串作为日期时间通过传递'parse_dates = ['dCount']'到'read_csv' – EdChum

DfT_raw = pd.read_csv（'./ file.csv'，parse_dates = ['dCount']，index_col = False）非常感谢！如果您愿意，欢迎随时发表回复 – LearningSlowly

这里你的错误是，你的日期str不datetime，或者使用to_datetime转换：

df['dCount'] = pd.to_datetime(df['dCount'])

或更好的只是告诉read_csv解析该列日期时间：

DfT_raw = pd.read_csv('./file.csv', parse_dates=['dCount'],index_col = False)

之后，您可以然后通过调用dt.date访问器来获取日期

来源

2015-10-14 10:44:42 EdChum

熊猫Lambda功能：属性错误'发生在索引0'

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