цикл по датам Python в указанном диапазоне TypeError - PullRequest
Новая
       33

цикл по датам Python в указанном диапазоне TypeError

0 голосов
/ 17 октября 2019

Я хочу создать точечный график для каждых 10 минут в период времени, заданный t_list. Я получаю сообщение об ошибке TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a scalar of type [bool] в строке df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)], но оба типа t и t_end имеют тип datetime. не переменные имеют тип bool. 

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from datetime import datetime, timedelta

    df_data = pd.read_csv('C:\SCADA.csv')#import data

    #format Timestamp as datetime
    df_data['datetime'] = pd.to_datetime(df_data['TimeStamp'] )

    #create df of time period
    df = df_data[(df_data['datetime']>= datetime(2017, 12, 23, 06,00, 00)) &
             (df_data['datetime']< datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00))]

    #time period I want to create 10 min plots for        
    t_list = [datetime(2017, 12, 23, 06, 00, 00), datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00)] 



    for t in t_list:
        t_end = t + timedelta(minutes = 10)

        #breaks here with 
        TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a 
        scalar of type [bool]

        df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)]
        #code continues with plotting scatter plots within the loop

1 Ответ

2 голосов
/ 17 октября 2019

При логическом индексировании с несколькими условиями вы должны заключать каждое отдельное условие в скобки.

Из документов:

Еще одна распространенная операция - использование логических векторов для фильтрацииданные. Операторы: |для или, и для и, и ~ для нет. Они должны быть сгруппированы с помощью круглых скобок, поскольку по умолчанию Python оценивает выражение , такое как df.A> 2 & df.B <3, как df.A> (2 & df.B) <3,в то время как желаемый порядок оценки равен (df.A> 2) & (df.B <3). </p>

Таким образом, добавление скобок в последнюю строку должно работать:

df_t = df[(df['datetime']>=t) & (df['datetime']<t_end)]

...