Python TypeError:传递PeriodType数据无效。改为使用'data.to_timestamp（）

如何将格式为

2014-09

的

date

列转换为格式为

2014-09-01 00:00:00.000

？前面的格式从

df['date']=pd.转换为_datetime（df['date']）.dt.到_period（“M”）

---

我使用了

df['date']=pd.to_datetime（df['date']）.dt.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S.000”）

，但它生成了一个错误：

TypeError:传递的PeriodDtype数据无效。改为使用data.to_timestamp（）

。我还尝试使用

pd.to_datetime（df['date']）.dt.strftime（“%Y-%m”）

，它会生成相同的错误。

使用

%f

毫秒

df['date'] =  pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

示例代码是

df = pd.DataFrame({
    'Date': ['2014-09-01 00:00:00.000']
})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
df

这将为您提供以下输出

    Date
0   2014-09-01

要将期间内的

2014-09

转换为

2014-09-01 00:00:00.000

，我们可以执行以下操作

---

第一个想法是将周期转换为时间戳，然后使用：

或者简单地为每个值添加相同的最后一个值：

df['date'] = df['date'].dt.to_timestamp('s').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S').add('.000')
print (df)
                      date
0  2014-09-01 00:00:00.000

或：

---

尝试剥离最后3个数字

print(pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[0][:-3])

输出：

2014-09-01 00:00:00.000

---

如果其他答案不起作用，你可以试试

df.index = pd.DatetimeIndex(df.date).to_period('s')
df.index

---

这将显示datetimeindex对象，其频率设置为“s”

这将最终生成六个

0

s，但我只需要其中三个。您是否尝试使用

2014-01

格式化日期？我刚刚试过你的代码，它生成

TypeError：传递PeriodDtype数据无效。使用

data.to_timestamp（）`代替`。我使用Python3。请注意，我需要使用

2014-09

格式将

2014-09-01 00:00:00.000

转换为

2014-09-01

格式，您的方法工作得非常好，否则，我认为需要首先将

时间戳转换为jezrael的解决方案。请问，
[0]
代表什么？它是本系列的第一个元素
print(pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')[0][:-3])

2014-09-01 00:00:00.000

df.index = pd.DatetimeIndex(df.date).to_period('s')
df.index