我有一个包含pandas
列的DataFrame
df
Timesatamp
。
我希望从iter..
创建行的迭代器(通过to_dict
方法或通过df
),其中Timesatamp
值为python datetime
。
我尝试这样做
for col in df.select_dtypes(['datetime']):
df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()
但是,当使用上述迭代器方法时,列似乎仍为
Timesatamp
。除了在迭代时手动转换每个值之外,是否还有一种'batch'y 方法来实现此目的?
示例
df = pd.DataFrame({'d': pd.date_range('2018-01-01', freq='12h', periods=2), 'a':[1,2]})
for col in df.select_dtypes(['datetime']):
df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()
print(df.to_dict('records'))
输出:
[{'d': Timestamp('2018-01-01 00:00:00'), 'a': 1}, {'d': Timestamp('2018-01-01 12:00:00'), 'a': 2}]
所需的输出:
[{'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), 'a': 1}, {'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 12, 0), 'a': 2}]
最佳答案
你可以试试
df[col] = pd.Series(df[col].dt.to_pydatetime(), dtype = object)
代替
df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()