将时间戳转换为数据帧中的str值

Question

我有这样的数据框

    Date        Player          Fee
0   2017-01-08  Steven Berghuis 6500000
1   2017-07-18  Jerry St. Juste 4500000
2   2017-07-18  Ridgeciano Haps 600000
3   2017-01-07  Sofyan Amrabat  400000

我想改变每个日期值str如果他们匹配的条件

def is_in_range(x):
ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

if x < ses1 :
     x = '2012-13' 
if x > ses2 and x < ses3 :
     x = '2013-14'
if x > ses3 and x < ses4 :
     x = '2014-15'
if x > ses4 and x < ses5 :
     x = '2015-16'
if x > ses5 and x < ses6 :
     x = '2016-17'
return ses6
aj = ajax_t['Date'].apply(is_in_range)
aj

在（）18 x='2016-17'19返回ses6中的TypeError回溯（最近一次调用）---

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/series.py in apply（self，func，convert_dtype，args，**kwds）2353
其他：2354 values=self.asobject-

熊猫/_libs/src/inference.pyx_libs.lib.map_infer（熊猫/_libs/lib. c： 66645）（）

in是在（x）范围内，如果x

pandas/_libs/tslib.pyx在pandas中。_libs.tslib._Timestamp.richcmp（pandas/_libs/tslib.c:20281）（）

TypeError:无法将类型“Timestamp”与类型“str”进行比较

我得到这个错误的任何建议，好心

Answer 1

显然，您没有将Date列作为DateTime加载到dataframeajax\t中。尝试转换它

ajax_t['Date'] = pd.to_datetime(ajax_t.Date)

或者如果从文件加载DataFrameajax_t，例如，data.csv文件，则可以指定参数来强制解析Date列为DateTime类型。

ajax_t = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['Date'])

希望这会有帮助。

Answer 2

使用pd.cut

ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

pd.cut(df.Date,[ses1,ses2,ses3,ses4,ses5,ses6],labels=['2012-13','2013-14','2014-15','2015-16','2016-17'])


Out[1227]: 
0    2015-16
1    2016-17
2    2016-17
3    2015-16
Name: Date, dtype: category

或

ses = pd.to_datetime(['2013-02-01','2014-02-01','2015-02-01','2016-02-01','2017-02-01','2018-02-01'])
pd.cut(df.Date,ses,labels=['2012-13','2013-14','2014-15','2015-16','2016-17'])

Answer 3

如有必要，您需要将列转换为_datetime，并将变量x更改为另一个，如y，因为它在循环中被覆盖。

此外，变量y应该从函数返回：

ajax_t['Date'] = pd.to_datetime(ajax_t['Date'])

def is_in_range(x):
    print (x)
    ses1 = pd.to_datetime('2013-02-01')
    ses2 = pd.to_datetime('2014-02-01')
    ses3 = pd.to_datetime('2015-02-01')
    ses4 = pd.to_datetime('2016-02-01')
    ses5 = pd.to_datetime('2017-02-01')
    ses6 = pd.to_datetime('2018-02-01')

    if x < ses1 :
         y = '2012-13' 
    if x > ses2 and x < ses3 :
         y = '2013-14'
    if x > ses3 and x < ses4 :
         y = '2014-15'
    if x > ses4 and x < ses5 :
         y = '2015-16'
    if x > ses5 and x < ses6 :
         y = '2016-17'
    return y
aj = ajax_t['Date'].apply(is_in_range)
print (aj)
0    2015-16
1    2016-17
2    2016-17
3    2015-16
Name: Date, dtype: object