Python 熊猫属性错误：'；数据帧'；对象没有属性'；日期时间'；

我和霍尔特·温特一起工作。我的数据格式是

 Year       Rate
0  2013  34.700000
1  2013  34.666667
2  2013  34.600000
3  2014  35.300000
4  2014  34.180000

下面是我的代码

import pandas as pd 

#Importing data

df = pd.read_csv('/home/rajnish.kumar/eclipse-workspace/ShivShakti/Result/weeklyDatarateyearonly/part-00000-971f46d7-a97d-4a7e-be41-dc840c2d0618-c000.csv')

df.Timestamp = pd.to_datetime(df.Datetime,format='%Y') 

但我得到了这个错误：

AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“Datetime”

---

如果您的数据确实如图所示（列

Rate

和

Year

），则您引用的是一个不存在的列（

Datetime

）（与链接博客文章中的数据相反，其中确实存在这样一个列）：

您应该参考

年份

：

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Year'],format='%Y') 
df
# result:
   Year   Rate  Timestamp
0  2013  34.70 2013-01-01
1  2013  34.60 2013-01-01
2  2013  34.60 2013-01-01
3  2014  35.30 2014-01-01
4  2014  34.18 2014-01-01

---

如果您的数据确实如图所示（列

Rate

和

Year

），则您引用的是一个不存在的列（

Datetime

）（与链接博客文章中的数据相反，其中确实存在这样一个列）：

您应该参考

年份

：

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Year'],format='%Y') 
df
# result:
   Year   Rate  Timestamp
0  2013  34.70 2013-01-01
1  2013  34.60 2013-01-01
2  2013  34.60 2013-01-01
3  2014  35.30 2014-01-01
4  2014  34.18 2014-01-01

---

您可以使用以下内容：

import pandas as pd
data = {'Year':[2013, 2013, 2013, 2014, 2014], 'Rate':[34.7, 34.6,34.6,35.3,34.18]}
df = pd.DataFrame(data, columns=["Year", "Rate"])
df.Timestamp = pd.to_datetime(df.Year) 

---

您可以使用以下内容：

import pandas as pd
data = {'Year':[2013, 2013, 2013, 2014, 2014], 'Rate':[34.7, 34.6,34.6,35.3,34.18]}
df = pd.DataFrame(data, columns=["Year", "Rate"])
df.Timestamp = pd.to_datetime(df.Year) 

---

大概您没有名为

Datetime

的列。这就是为什么我不喜欢使用。列名称的访问器语法假定您没有名为

Datetime

的列。这就是为什么我不喜欢使用。列名称的访问器语法我仍然更喜欢

df['Year']

而不是

df.Year

。Pandas中有太多的方法让它表面上很混乱，更不用说

AttributeError

s了top@roganjosh不是熊猫专家，所以我相信你的话（编辑成

df['Year']

）；）我仍然更喜欢

df['Year']

而不是

df.Year

。Pandas中有太多的方法让它表面上很混乱，更不用说

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s了top@roganjosh不是熊猫专家，所以我相信你的话（编辑成

df['Year']

）；）