AttributeError: можно использовать только.DT-аксессор со значениями типа datetimelike

Привет я использую панды для преобразования столбца в месяц. Когда я читаю свои данные, они являются объектами:

Date           object
dtype: object

поэтому я сначала делаю их на сегодняшний день, а затем пытаюсь сделать их месяцами:

import pandas as pd
file = '/pathtocsv.csv'
df = pd.read_csv(file, sep = ',', encoding='utf-8-sig', usecols= ['Date', 'ids'])    
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Month'] = df['Date'].dt.month

также, если это помогает: 

In [10]: df['Date'].dtype
Out[10]: dtype('O')

Итак, ошибка, которую я получаю, выглядит так:

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/User/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.pyc in _make_dt_accessor(self)
   2526             return maybe_to_datetimelike(self)
   2527         except Exception:
-> 2528             raise AttributeError("Can only use .dt accessor with datetimelike "
   2529                                  "values")
   2530 

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

редактировать:

столбцы даты выглядят следующим образом:

0         2014-01-01         
1         2014-01-01         
2         2014-01-01         
3         2014-01-01         
4         2014-01-03       
5         2014-01-03         
6         2014-01-03         
7         2014-01-07         
8         2014-01-08         
9         2014-01-09

у вас есть идеи? Большое спасибо!

9
pandas python

1 ответов

ваша проблема в том, что to_datetime молча не удалось, поэтому dtype остался как str/object, Если вы установите param errors='coerce' тогда, если преобразование не удается для любой конкретной строки, то эти строки установлены в NaT.

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')

поэтому вам нужно выяснить, что не так с этими конкретными значениями строк.

посмотреть docs

21