pandas to_datetime（）沒有檢測到列

Question

我有三列（h1，h2，h3）分別代表日，月和年，例如

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'h1': [1,2,3],
    'h2': [1,2,3],
    'h3': [2000,2001,2002]
})

當我表演時：

pd.to_datetime(df[['h1', 'h2', 'h3']])

這導致錯誤： ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing但是當我重命名列然后執行pd.to_datetime時

df=df.rename(columns ={'h1':'day', 'h2':'month', 'h3': 'year'})
df["date_col"] =pd.to_datetime(df[['day','month','year']])

在它上面我得到年份專欄，我們必須這樣做嗎？ 或者是否可以提供一種格式，以便可以分別檢測列為日，月，年？ 謝謝。

Answer 1

加起來：

正如文檔所說，重命名列的方法已經很明智了：

例子

從DataFrame的多個列組裝日期時間。 鍵可以是常見的縮寫，如['year'，'month'，'day'，'minute'，'second'，'ms'，'us'，'ns']）或復數形式

但也有一些選擇。 根據我的經驗，使用zip的列表理解非常快（對於小集合）。 大約3000行數據重命名列成為最快的。 查看圖表，重命名的懲罰對於小集合而言是很難的，但是對大的集合進行補償。

備擇方案

pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])])
pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3', 'h2', 'h1']].values.astype(str)])
df[['h3','h2','h1']].astype(str).apply(lambda x: pd.to_datetime('-'.join(x)), 1)
pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day', 'h2':'month','h3':'year'}))

時間Win10：

#df = pd.concat([df]*1000)
2.74 ms ± 33.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
8.08 ms ± 158 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
158 ms ± 472 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
2.64 ms ± 104 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Timings MacBook Air：

100 loops, best of 3: 6.1 ms per loop
100 loops, best of 3: 12.7 ms per loop
1 loop, best of 3: 335 ms per loop
100 loops, best of 3: 4.7 ms per loop

---

使用我編寫的代碼更新 （如果您有改進建議或任何可以幫助的庫，請高興）：

import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

df = pd.DataFrame({
    'h1': np.arange(1,11),
    'h2': np.arange(1,11),
    'h3': np.arange(2000,2010)
})

myfuncs = {
"pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])])":
    lambda: pd.to_datetime(['-'.join(map(str,i)) for i in zip(df['h3'],df['h2'],df['h1'])]),
"pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3','h2', 'h1']].values.astype(str)])":
    lambda: pd.to_datetime(['-'.join(i) for i in df[['h3','h2', 'h1']].values.astype(str)]),
"pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day','h2':'month','h3':'year'}))":
    lambda: pd.to_datetime(df[['h1','h2','h3']].rename(columns={'h1':'day','h2':'month','h3':'year'}))
}

d = defaultdict(dict)
step = 10
cont = True
while cont:
    lendf = len(df); print(lendf)
    for k,v in mycodes.items():
        iters = 1
        t = 0
        while t < 0.2:
            ts = timeit.repeat(v, number=iters, repeat=3)
            t = min(ts)
            iters *= 10
        d[k][lendf] = t/iters
        if t > 2: cont = False
    df = pd.concat([df]*step)

pd.DataFrame(d).plot().legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15))
plt.yscale('log'); plt.xscale('log'); plt.ylabel('seconds'); plt.xlabel('df rows')
plt.show()

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