Pandas将dtype对象转换为字符串

Question

我在转换一列的数据类型时遇到了问题。我正在从雅虎财经加载一个csv文件。

dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv')

这给了我以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 923 entries, 0 to 922
Data columns (total 7 columns):
Date         923 non-null object
Open         923 non-null float64
High         923 non-null float64
Low          923 non-null float64
Close        923 non-null float64
Volume       923 non-null int64
Adj Close    923 non-null float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(1)

我试着把日期转换成字符串，但无论我怎么尝试都不行。我试着遍历每一行并用str()进行转换。我还尝试用dt['Date'].apply(str)来改变对象的数据类型，并且我还尝试使用一个特殊的数据类型对象：

types={'Date':'str','Open':'float','High':'float','Low':'float','Close':'float','Volume':'int','Adj Close':'float'}
 dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv', dtype=types)

但似乎都没有效果。

我使用的是pandas版本0.13.1

Answer 1

把你的日期转换成日期时间格式，这样你就可以轻松地把用户输入的日期和你数据里的日期进行比较。

#Load in the data
dt = pd.read_csv('data/Tesla.csv')

#Change the 'Date' column into DateTime
dt['Date']=pd.to_datetime(dt['Date'])

#Find a Date using strings
np.where(dt['Date']=='2014-02-28')
#returns     (array([0]),)

np.where(dt['Date']=='2014-02-21')
#returns (array([5]),)

#To get the entire row's information
index = np.where(dt['Date']=='2014-02-21')[0][0]
dt.iloc[index]

#returns:
Date         2014-02-21 00:00:00
Open                      211.64
High                      213.98
Low                       209.19
Close                      209.6
Volume                   7818800
Adj Close                  209.6
Name: 5, dtype: object

如果你想用循环来处理这些日期，你可以先创建一个日期的列表或者用numpy库创建一个日期数组，然后逐个遍历这些日期，把你想要的日期放到对应的位置上：

input = np.array(['2014-02-21','2014-02-28'])
for i in input:
    index = np.where(dt['Date']==i)[0][0]
    dt.iloc[index]