爲什麼在嘗試將列添加到Pandas數據框時獲取np.NaN值？

我有一個熊貓數據框，日期信息存儲爲一個字符串。我想直接從每個日期提取一個月，所以我嘗試這樣做：爲什麼在嘗試將列添加到Pandas數據框時獲取np.NaN值？

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([['2015-04-16', 5], ['2014-05-01', 6]],columns = ['date','units']) 
df['month'] = df['month'].str[5,7] 
print(df)

這讓下面的輸出

date units month 
0 2015-04-16  5 NaN 
1 2014-05-01  6 NaN

的D型爲NaN的是浮動的，我不知道爲什麼。爲什麼這不只是用子字符串創建另一列？

來源

2015-05-10 Max Rosett

當我運行你的代碼時，我只是得到一個'KeyError'，因爲你沒有一個名爲'a'的列。你的意思是'df''date']'還有其他什麼？ – abarnert

另外，在這裏你不知道Python/NumPy/Pandas切片語法的問題，或者只是你犯了一個錯字，並使用了'，'你的意思是'：'？我假設它是後者，你不需要任何解釋。 – abarnert

我用'date'替換了'a'，因爲它應該是。你是對的 - 我用逗號而不是冒號將分片搞亂了 –

我覺得你的問題是，你的切片是無效的：

In [7]: 

df = pd.DataFrame([['2015-04-16', 5], ['2014-05-01', 6]],columns = ['date','units']) 
df['date'].str[5,7] 
 
Out[7]: 
0 NaN 
1 NaN 
Name: date, dtype: float64

比較本：

t='2015-04-16' 
t[5,7]

這就提出了一個：

TypeError: string indices must be integers

我想你想：

In [18]: 

df = pd.DataFrame([['2015-04-16', 5], ['2014-05-01', 6]],columns = ['date','units']) 
df['month'] = df['date'].str[5:7] 
df 
Out[18]: 
     date units month 
0 2015-04-16  5 04 
1 2014-05-01  6 05

所以，因爲這是一個無效的操作大熊貓將返回NaN

來源

2015-05-10 20:56:47 EdChum

如果你想切片每個字符串獲得子5至7，你需要一個:，而不是一個,：

>>> df = pd.DataFrame([['2015-04-16', 5], ['2014-05-01', 6]],columns = ['date','units']) 
>>> df['month'] = df['date'].str[5:7] 
>>> print(df) 
     date units month 
0 2015-04-16  5 04 
1 2014-05-01  6 05

來源

2015-05-10 20:56:56 abarnert

爲什麼在嘗試將列添加到Pandas數據框時獲取np.NaN值？

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