Python 如何将数据帧日期转换为浮点数？

我正在尝试使用pandas从电子表格导入数据框，然后对其列执行numpy操作。问题是我获得了标题中指定的错误：TypeError:Cannot do in place boolean setting（不能对具有非np.nan值的混合类型进行内置布尔设置）。 原因是我的dataframe包含一个带有日期的列，如：

  ID         Date         
519457    25/02/2020 10:03    
519462    25/02/2020 10:07     
519468    25/02/2020 10:12
 ...           ...

Numpy要求格式为浮点数，因此：

  ID         Date         
519457    43886.41875     
519462    43886.42153     
519468    43886.425 
 ...         ...      

如何在不修改电子表格本身的情况下进行此更改？ 我在论坛上看到了很多帖子，询问、询问，并阅读了上面的文档，但没有做到这一点，这似乎很简单。 我相信这类问题以前已经解决过，但现在还没有找到类似的职位

我使用的代码如下

xls=pd.ExcelFiler'/home/../TwoData.xlsx' xls.sheet_名称 df=pd.读数，Hoja 1 df[E_t]=df[Date].diff 任何帮助或指点都将不胜感激

另外，我见过一些解决方案需要计算想要获得的确切数字，但由于数据帧的大小，在这种情况下这是不可能的。

我认为您需要：

#https://stackoverflow.com/a/9574948/2901002
@rewritten to vectorized solution
def excel_date(date1):
    temp = pd.Timestamp(1899, 12, 30)    # Note, not 31st Dec but 30th!
    delta = date1 - temp
    return (delta.dt.days) + (delta.dt.seconds) / 86400

df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]).pipe(excel_date)

print (df)
       ID          Date
0  519457  43886.418750
1  519462  43886.421528
2  519468  43886.425000

我认为你需要：

#https://stackoverflow.com/a/9574948/2901002
@rewritten to vectorized solution
def excel_date(date1):
    temp = pd.Timestamp(1899, 12, 30)    # Note, not 31st Dec but 30th!
    delta = date1 - temp
    return (delta.dt.days) + (delta.dt.seconds) / 86400

df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]).pipe(excel_date)

print (df)
       ID          Date
0  519457  43886.418750
1  519462  43886.421528
2  519468  43886.425000

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您可以将日期转换为Unix时间戳。在python中，如果您有一个UTC格式的datetime对象，则可以使用时间戳来获取UTC时间戳。此函数返回datetime对象自历元以来的时间

请参见下面的示例-

from datetime import timezone
dt = datetime(2015, 10, 19)
timestamp = dt.replace(tzinfo=timezone.utc).timestamp()
print(timestamp)

1445212800.0

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有关更多信息，请查看模块。

您可以将日期转换为Unix时间戳。在python中，如果您有一个UTC格式的datetime对象，则可以使用时间戳来获取UTC时间戳。此函数返回datetime对象自历元以来的时间

请参见下面的示例-

from datetime import timezone
dt = datetime(2015, 10, 19)
timestamp = dt.replace(tzinfo=timezone.utc).timestamp()
print(timestamp)

1445212800.0

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请检查模块以了解更多信息。

我继续获得相同的错误消息。文档似乎表明需要“%f”的实例，但不确定如何实现它。文件中的第15行是：df[pd.isnulldf]=0@enricw-所以需要用没有日期时间替换所有列中缺少的值吗？@enricw-现在可以测试吗？我继续获得相同的错误消息。文档似乎表明需要“%f”的实例，但不确定如何实现它。文件中的第15行是：df[pd.isnulldf]=0@enricw-所以需要在没有日期时间的所有列中替换缺少的值吗？@enricw-您现在可以测试吗？