python - pd.read_csv() 中的“parse_date”参数以及与此相关的一些问题如下

Question

为什么当我从 read_csv 中删除 'parse_dates = True' 时，磅行的输出是 nan 什么 'parse_dates = True' 实际上在里面工作我很困惑，如果它的列正在相乘，那么会有一些以磅为单位的值，为什么每个值都变成 NaN我在下面给出了数据集的链接...... https://github.com/johnashu/datacamp/blob/master/sp500.csv 我找不到exchange.csv bcos我正在从datacamp学习，我有一个csv并且找不到'exchange .csv' 基本上它包含浮点数，这不是 imp imp 这就是为什么没有 parse_date 它给我 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())

标签： pythonpandasdataframedata-science

Answer 1

因此，如果问题是找到 echange.csv，我找到了它：https ://github.com/johnashu/datacamp/blob/master/exchange.csv 我让它可以与您的所有代码一起正常工作，但我不明白你在说什么parse_dates。如果您需要有关该功能的更多信息，请使用 pandas 文档：https ://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html希望我能提供帮助。