PANDAS：如何根據索引過濾一個dataframe（混合類型））
[英]PANDAS : How to filter a dataframe based on index (mixed type) )
問題描述
我想根據我的索引類型過濾我的 dataframe。 我的索引有字符串、NaT 或日期。 我只想在索引中保留帶有日期的行。
我嘗試了以下但它不起作用。 我得到
關鍵錯誤：錯誤
df = df[isinstance(df.index, datetime)==True]
1 個解決方案
解決方案1
1 已采納 2022-02-16 04:21:46
我們可以使用pd.to_datetime將索引解析為日期時間索引，然后使用notna檢查具有有效日期時間值的行
df[pd.to_datetime(df.index, errors='coerce').notna()]
如何將函數應用於混合類型的Pandas DataFrame？
[英]How to apply a function to a mixed type Pandas DataFrame in place?
如何有效地將混合類型 pandas DataFrame 加載到 Oracle 數據庫中
[英]How to efficiently load mixed-type pandas DataFrame into an Oracle DB
聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.
相關問題
如何對混合類型的 Pandas 數據框進行重新采樣？
Pandas DataFrame：按類型過濾列/索引
根據值的類型過濾Pandas Dataframe中的數據
pandas Dataframe 如何以日期為索引進行過濾
如何將函數應用於混合類型的Pandas DataFrame？
如何有效地將混合類型 pandas DataFrame 加載到 Oracle 數據庫中
如何實現Pandas GroupBy對混合類型數據的過濾？
如何根據 Pandas Dataframe 中的多個條件進行過濾
根據 last_valid_index 值過濾 pandas DataFrame
如何根據pandas中的列表過濾DataFrame中的項目？
相關標簽