[已解决]python 的pandas 模块求助

Chysial

代码：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. # 打开数据表，Excel是DataFrame数据类型
   
4. df = pd.read_excel("analysis.xlsx")
   
5. # 提取各个环节
   
6. def ky_link():
   
7.     key_link = []
   
8.     key_link_date = list(df.columns)
   
9.     for i in range(len(key_link_date)):
   
10.         if "DATE" in key_link_date[i]:
    
11.             [key_split,other_split] = key_link_date[i].split("_DAT",1)
    
12.             if key_split[-4:] == "_END":
    
13.                 key_link.append(key_split[:-4])
    
14.             else:
    
15.                 key_link.append(key_split[:-6])
    
16.     key_link = set(key_link)
    
17.     key_link = list(key_link)
    
18.     return key_link
    
19. 
    
20. # 各个环节的平均时长
    
21. def link_analysis():
    
22.     key_link = ky_link()
    
23.     for each in key_link:
    
24.         key_link1 = each + "_END_DATE"
    
25.         key_link2 = each + "_BEGIN_DATE"
    
26.         dg = df[key_link1].fillna(value=0)
    
27.         # 提取有效数据
    
28.         dt = df.loc[df[key_link1] != 0]
    
29.         # 初始化时间列表
    
30.         time = []
    
31.         working_time = []
    
32.         for i in range(dt.shape[0]):
    
33.             link_time = dt[key_link1].iloc[i] - dt[key_link2].iloc[i]
    
34.             time.append(link_time)
    
35.         # time_link分析时长
    
36.         for j in time:
    
37.             days = str(j).split("days")
    
38.             working_time.append(int(days[0]))
    
39.         
    
40.         link_mean = np.mean(working_time)
    
41.         link_median = np.median(working_time)
    
42.         counts = np.bincount(working_time)
    
43.         link_count = np.argmax(counts)
    
44.         print(each,link_mean,link_median,link_count)
    
45. link_analysis()            
    
46.             

复制代码

问题：
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Chysial\Desktop\业扩高压归档\高压数据\4.第二季度业扩高压数据\1.data_filter.py", line 44, in <module>
    link_analysis()
  File "C:\Users\Chysial\Desktop\业扩高压归档\高压数据\4.第二季度业扩高压数据\1.data_filter.py", line 38, in link_analysis
    working_time.append(int(float(days[0])))
ValueError: could not convert string to float: 'NaT'
但是，我单独拿出来一行运行是没有问题的？

>>> a=df["REPLY_TO_RECEIVE_POWER_SUPPLY_SCHEME_END_DATE"][1]-df["REPLY_TO_RECEIVE_POWER_SUPPLY_SCHEME_BEGIN_DATE"][1]
>>> a
Timedelta('0 days 02:25:02')
>>> d=str(a).split("days")
>>> type(d[0])
<class 'str'>
>>> float(d[0])
0.0
>>> int(d[0])
0
原excel文件，哪些都是时间格式，下面是样例：
SCENE_INVESTIGATION_BEGIN_DATE        SCENE_INVESTIGATION_END_DATE
2018/3/2 10:43:43        2018/3/6 8:51:30
2018/1/29 13:22:45        2018/1/30 8:51:18
2018/1/9 13:42:24        2018/1/9 15:10:32
2018/5/3 11:13:31        2018/5/4 16:49:47
2018/3/13 9:56:47        2018/3/13 10:12:21
2018/4/18 10:13:42        2018/4/23 10:00:58
2018/3/14 9:48:14        2018/3/14 10:09:37
2018/4/8 15:01:18        2018/4/8 15:23:28
各位大哥帮下忙，自己懵逼了，谢谢！！！

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

wongyusing

2018-9-16 12:10:54

红色报错是因为解释器说它，不能把字符类型的参数转化为浮点数。  
最好是先转化时间戳，然后再转化成你需要的时间格式或计算

跳转到最佳答案楼层

claws0n

timedelta.days 不就好了吗？

Chysial

claws0n 发表于 2018-9-16 10:37
timedelta.days 不就好了吗？

详细说一下，小哥哥

wongyusing

红色报错是因为解释器说它，不能把字符类型的参数转化为浮点数。  
最好是先转化时间戳，然后再转化成你需要的时间格式或计算

claws0n

Chysial 发表于 2018-9-16 11:15
详细说一下，小哥哥

有内建函数，么么

Chysial

claws0n 发表于 2018-9-16 12:20
有内建函数，么么

需要time模块还是其他内置函数

Chysial

wongyusing 发表于 2018-9-16 12:10
红色报错是因为解释器说它，不能把字符类型的参数转化为浮点数。  
最好是先转化时间戳，然后再转化成你需 ...

ok，了解了

claws0n

Chysial 发表于 2018-9-16 14:12
需要time模块还是其他内置函数

Panda 就有了不是吗？你的 a 返回不就是了？

Chysial

claws0n 发表于 2018-9-16 14:32
Panda 就有了不是吗？你的 a 返回不就是了？

是有，但是客户不会看那么细的，我要分片成天，是否达到预警条件，所以我转化str然后筛选出days。然后就出现了这种问题。

claws0n

Chysial 发表于 2018-9-16 14:44
是有，但是客户不会看那么细的，我要分片成天，是否达到预警条件，所以我转化str然后筛选出days。然后就 ...

不明白。你是程序员，不是客户... 也许输出上有一些问题。既然有内建函数，就用吧~