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python - dask 数据框如何将列转换为 to_datetime

coder 2023-08-17 原文

我正在尝试将我的数据框的一列转换为日期时间。在此处进行讨论 https://github.com/dask/dask/issues/863我尝试了以下代码:

import dask.dataframe as dd
df['time'].map_partitions(pd.to_datetime, columns='time').compute()

但是我收到以下错误信息

ValueError: Metadata inference failed, please provide `meta` keyword

我到底应该把什么放在 meta 下？我应该将所有列的字典放在 df 中还是只放在“时间”列中？我应该放什么类型的？我已经尝试过 dtype 和 datetime64，但到目前为止它们都不起作用。

谢谢你，感谢你的指导，

更新

我将在此处包含新的错误消息:

1) 使用时间戳

df['trd_exctn_dt'].map_partitions(pd.Timestamp).compute()

TypeError: Cannot convert input to Timestamp

2) 使用日期时间和元数据

meta = ('time', pd.Timestamp)
df['time'].map_partitions(pd.to_datetime,meta=meta).compute()
TypeError: to_datetime() got an unexpected keyword argument 'meta'

3) 仅使用日期时间:卡在 2%

    In [14]: df['trd_exctn_dt'].map_partitions(pd.to_datetime).compute()
[                                        ] | 2% Completed |  2min 20.3s

此外，我希望能够在日期中指定格式，就像我在 pandas 中所做的那样:

pd.to_datetime(df['time'], format = '%m%d%Y'

更新 2

更新到 Dask 0.11 后，meta 关键字不再有问题。尽管如此，我还是无法在 2GB 数据帧上超过 2%。

df['trd_exctn_dt'].map_partitions(pd.to_datetime, meta=meta).compute()
    [                                        ] | 2% Completed |  30min 45.7s

更新 3

这样效果更好:

def parse_dates(df):
  return pd.to_datetime(df['time'], format = '%m/%d/%Y')

df.map_partitions(parse_dates, meta=meta)

我不确定这是否是正确的做法

最佳答案

使用astype

您可以使用 astype 方法将系列的 dtype 转换为 NumPy dtype

df.time.astype('M8[us]')

可能还有一种方法可以指定 Pandas 样式数据类型(欢迎编辑)

使用 map_partitions 和 meta

当使用像 map_partitions 这样的黑盒方法时，dask.dataframe 需要知道输出的类型和名称。 map_partitions 的文档字符串中列出了一些方法可以做到这一点。

您可以提供一个具有正确数据类型和名称的空 Pandas 对象

meta = pd.Series([], name='time', dtype=pd.Timestamp)

或者您可以为 Series 提供 (name, dtype) 的元组或为 DataFrame 提供字典

meta = ('time', pd.Timestamp)

那么一切都应该没问题

df.time.map_partitions(pd.to_datetime, meta=meta)

如果您在 df 上调用 map_partitions，那么您需要为所有内容提供数据类型。但是在您的示例中并非如此。

关于python - dask 数据框如何将列转换为 to_datetime，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39584118/

to_datetimedatetimecodemap_partitionsprepythonpandasdask

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