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

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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!

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