Аргумент parse_date в pd.read_csv () и некоторые проблемы, связанные с ним, описаны ниже - PullRequest
Новая
       4

Аргумент parse_date в pd.read_csv () и некоторые проблемы, связанные с ним, описаны ниже

0 голосов
/ 25 мая 2020

Почему результат - nan для строк фунтов, когда я удаляю 'parse_dates = True' из read_csv, что 'parse_dates = True' на самом деле работает внутри. Я запутался, если его столбцы умножаются, тогда будут некоторые значения в фунтов, почему каждое значение стало NaN, я дал ссылки на наборы данных ниже ... https://github.com/johnashu/datacamp/blob/master/sp500.csv я не могу найти exchange.csv bcos, я учусь от datacamp, и я получил один CSV и не могу найти 'exchange.csv' в основном содержит числа с плавающей запятой, и это не imp imp, поэтому без parse_date он дает мне nan 

# Import pandas
import pandas as pd

# Read 'sp500.csv' into a DataFrame: sp500
sp500 = pd.read_csv('sp500.csv',parse_dates = True, index_col = 'Date')

# Read 'exchange.csv' into a DataFrame: exchange
exchange = pd.read_csv('exchange.csv', parse_dates = True, index_col = 'Date')

# Subset 'Open' & 'Close' columns from sp500: dollars
dollars = sp500[['Open', 'Close']]

# Print the head of dollars
print(dollars.head())

# Convert dollars to pounds: pounds
pounds = dollars.multiply(exchange['GBP/USD'], axis = 'rows')

# Print the head of pounds
print(pounds.head())

1 Ответ

0 голосов
/ 25 мая 2020

Итак, если проблема заключается в поиске файла echange.csv, я нашел его: https://github.com/johnashu/datacamp/blob/master/exchange.csv У меня он отлично работает со всем вашим кодом, и я не понимаю, о чем вы говорите. parse_dates. Если вам нужна дополнительная информация об этой функции, используйте документацию pandas: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html Надеюсь, я смогу помочь.

...