需要帮助迭代 dataframe 以获取日期

Question

我有一个从 sqlite3 查询创建的 pandas dataframe，date_win。 它看起来像这样：

             0
0   2011-01-29
1   2011-03-19
2   2011-05-07
3   2011-02-19
4   2011-03-12
5   2011-01-22
6   2011-04-17

我想对其进行迭代以获取日期，转换为 unix 并将其放入 Dark Sky api。 当我得到日期并分配给一个变量并放入我的日期时间转换时，错误是：

ValueError: 时间数据 '0 2011-01-29\nName: 0, dtype: object' 与格式 '%Y-%m-%d' 不匹配

我试过使用这个for循环： for i in range(0,len(date_win)):

并且： for i in date_win:

这是我的完整代码片段：

for i in range(0,len(date_win)):

    s = str(date_win.iloc[i])


    dt = round(time.mktime(datetime.datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d").timetuple()))
    dt = str(dt)
    resp = requests.get('https://api.darksky.net/forecast/[my_key]/52.52,13.4050,' + dt)
    data=resp.json()
    print(data['currently']['summary'])

这是错误代码：

ValueError: 时间数据 '0 2011-01-29\nName: 0, dtype: object' 与格式 '%Y-%m-%d' 不匹配

如果我在 api 请求中使用s = "2011-01-01"或硬编码，则 api 调用有效。 我只是没有正确地进行迭代。

Answer 1

您可以 output 使用strftime将一列格式化日期字符串转换为列表

例如

d = ['2009-08-19',
    '2005-06-04',
    '2003-04-05']
​
df = pd.DataFrame(d, columns=['dates'])
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])  

         dates
0   2009-08-19
1   2005-06-04
2   2003-04-05

dates = df['dates'].dt.strftime('%Y-%m-%d').values

通过在系列上使用.values ， dates将是一个普通的 python 格式化字符串列表，然后您可以正常循环并将它们应用于您的 API。

如果您想将字符串保留在 dataframe 中，您可以分配另一列

df['formatted'] = df['dates'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

值得注意的是，您可以使用itertuples或类似方法来循环 dataframe。