pandas中数据切片datetime索引数据出现‘Value based partial slicing on non-monotonic DatetimeIndexes with non-exis

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pandas中数据切片datetime索引数据出现‘Value based partial slicing on non-monotonic DatetimeIndexes with non-exis。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

今天小编进行了数据分析相关知识的学习,进行到了datetime类型数据处理的实践了,在这过程中出现了'Value based partial slicing on non-monotonic DatetimeIndexes with non-existing keys is not allowed.'异常,小编在知识海洋里面探索了很久,只看到了只有一片博文对该问题进行了解决,并且小编发现关于python出现的异常并没有很多博主反馈在知识海洋中,所以小编对该问题写此博文,为python知识海洋的拓展贡献自己的力量。

首先、给大家讲一下该异常表达的具体意思是什么,这句英文表示不允许对不存在的键的非单调datetime类型索引进行切片,这里面的关键点在于键不存在,为什么会出现这样的问题呢?看该异常发生的上下文keyerror: 'value based partial slicing on non-monotonic datetimeindexes with,python,pandas

小编首先加载了csv文件中的数据,并且使用info()函数在图中呈现出了dataFrame数据源的结构,其中值得关注的是REPORTED_DATE字段(在图片中已经使用了红色框圈住),该字段的类型是一个datetime类型,后面小编由于分析需要将该字段设置为dataFrame的索引,也就出现了下面红色框的部分,注意该字段是年-月-日 时-分-秒格式,接下来异常来了keyerror: 'value based partial slicing on non-monotonic datetimeindexes with,python,pandas

小编首先进行了数据选取操作,也就是选择了图中所展示的时间,2015-3-4这个时间段的数据,在这个过程中,小编只填写了年-月-日,和dataFrame中索引的完整格式不是完全匹配的,但是代码正常运行,成功返回数据keyerror: 'value based partial slicing on non-monotonic datetimeindexes with,python,pandas

接下来小编就开始进行数据切片操作,这里小编输入的时间格式和上面数据选取填入的格式是一样的,但是显示该异常错误,显示该键在索引中不存在,最后小编寻找了好久最终找到答案,意思是切片中对datetime类型的索引的精度要求更高,因此在切片的时候需要填写的时间的范围也要更加具体keyerror: 'value based partial slicing on non-monotonic datetimeindexes with,python,pandas

小编将切片的时间填写的更加具体,使其能够和数据中的索引列进行匹配,经过多次测试,小编感觉切片使用的是完全匹配的方式,所以数据填写完整度要比较高,最终,小编解决了这样的问题,希望能够给遇到相同问题的开发者提供帮助,最后的最后,小编已经很久没有写博客了,主要是之前在工作,现在在读研有了充足的时间,并且小编的博客也即将可以推广自己的公众号了,后续会将自己的公众号也放在博文中推广,希望大家多多支持文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-765552.html

到了这里,关于pandas中数据切片datetime索引数据出现‘Value based partial slicing on non-monotonic DatetimeIndexes with non-exis的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • MySQL版本不同带来Incorrect DATETIME value: ‘‘问题

    业务场景:线上数据同步到本地(开发测试) 版本:线上-5.7    本地-8.0 尝试操作方式: 1、SQL文件 2、备份还原 3、navicat自带传输工具 最终结果:只能备份其中的部分数据,视图同步下来出现  Incorrect DATETIME value: \\\'\\\' 问题 尝试解决方案: 按上述操作之后又会出现新的错误

    2024年02月13日
    浏览(52)
  • Tensorflow2.0笔记 - Tensor的数据索引和切片

            主要涉及的了基础下标索引\\\"[]\\\",逗号\\\",\\\",冒号\\\":\\\",省略号\\\"...\\\"操作,以及gather,gather_nd和boolean_mask的相关使用方法。 运行结果:   ....

    2024年01月23日
    浏览(50)
  • Python中二维数据(数组、列表)索引和切片的Bug

    对于一维数据进行索引和切片操作,大家都比较熟悉通过下面代码进行实现 对于一维列表元组等相关结果的索引和切片操作,与一维数组类似 对于二维数据的索引和切片就有一些需要注意的事项了,如果一不小心可能会出现意料之外的Bug 上面就是二维数组索引和切片的大部

    2024年01月20日
    浏览(48)
  • 【数据分析之道-NumPy(三)】numpy切片与索引

    ✍ 作者简介: i阿极 ,CSDN Python领域新星创作者, 专注于分享python领域知识。 ✍ 本文录入于《数据分析之道》 ,本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造,对python基础知识点逐一击破,不断学习,提升自我。 ✍ 订阅后,可以阅读《数据分析之道》中全部文章内容

    2023年04月09日
    浏览(48)
  • mysql报1292 Incorrect datetime value错误解决方法

    mysql插入、修改datetime类型的字段,报 Incorrect datetime value 的错误,sql语句如下: 如果去掉 +08:00 就可以插入。 试了网上说的查看并修改时区,都没用, 最后发现是 sql_mode导致的。 默认的sql_mode的值是 其中一个值是 STRICT_TRANS_TABLES ,这个选项会对日期时间类型的值进行严格的

    2024年02月07日
    浏览(62)
  • AttributeError: partially initialized module ‘pandas‘ has no attribute ‘core‘

    在使用jupyter notebook学习动手学深度学习时,出现以下错误: 部分初始化的模块 \\\"pandas \\\"没有属性 “core”(很可能是循环导入造成的) 解决 :关闭所有的jupyter notebook,并 重启

    2024年02月06日
    浏览(37)
  • MySQL 报错 incorrect datetime value ‘0000-00-00 00:00:00‘ for column

    使用navicat导入数据时报错: MySQL 报错 incorrect datetime value ‘0000-00-00 00:00:00’ for column 这是因为当前的MySQL不支持datetime为0的情况。 MySQL报incorrect datetime value ‘0000-00-00 00:00:00’ for column错误原因,是由于在MySQL5.7版本以上,默认设置SQL_Mode模式,在模式里有NO_ZERO_DATE,NO_ZERO_IN_

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • 【第三章 Python 机器学习入门之Series和DataFrame的创建、索引、切片、数据清洗、数据分析等】

    第一章 Python 机器学习入门之Pandas库的使用 第二章 Python 机器学习入门之NumPy库的使用 第四章 Python 机器学习入门之数据可视化 第五章 Python 机器学习入门之机器学习算法 第六章 Python 机器学习入门之实战项目 Series是一种一维数组,可以通过以下方式创建: 通过列表创建Ser

    2024年02月05日
    浏览(61)
  • python中Pandas之DataFrame索引、选取数据

    总结一下 DataFrame 索引问题 先创建一个简单的 DataFrame 。 DataFrame 中有两种索引: 行索引( index ):对应最左边那一竖列 列索引( columns ):对应最上面那一横行 两种索引默认均为从 0 开始的自增整数。 可以使用 index 这个参数指定行索引, columns 这个参数指定列索引。 输出此时

    2023年04月08日
    浏览(51)
  • 【Python】数据分析+数据挖掘——探索Pandas中的索引与数据组织

    在数据科学和数据分析领域,Pandas是一个备受喜爱的Python库。它提供了丰富的数据结构和灵活的工具,帮助我们高效地处理和分析数据。其中,索引在Pandas中扮演着关键角色,它是一种强大的数据组织和访问机制,使我们能够更好地理解和操作数据。 本博客将探讨Pandas中与索

    2024年02月15日
    浏览(58)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包