按年份过滤大型数据集答案

【问题标题】：Filtering large data set by year按年份过滤大型数据集
【发布时间】：2021-11-21 20:26:38
【问题描述】：

使用我需要能够按年份过滤的非常大的数据集。我将文本文件读取为 csv：

df1=pd.read_csv(filename,
                    sep="\t",
                    error_bad_lines=False,
                    usecols=['ID','Date', 'Value1', 'Value2'])

并将日期列转换为日期：

df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'], errors='coerce')

我还将所有空值都转换为零：

df2=df1.fillna(0)

此时，我的“日期”字段被列为 dtype“对象”，日期格式如下：

2018-02-09 00:00:00

但是，我不确定如何按年份进行过滤。当我尝试这段代码时：

df3 = df2[df2['Date'].dt.year == 2018]

我收到此错误：

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

我认为正在发生的事情是某些日期已被读取为空值，但我不确定是否是这种情况，并且我不确定如何将它们转换为日期（零日期很好）。

我过滤数据集的代码是否正确？如何解决此属性错误？

谢谢！

【问题讨论】：

当您执行df2=df1.fillna(0) 时，您会不必要地向上转换某些数据类型（datetime64[ns]、bool），因为它们不打算保存整数 0。 pd.to_datetime 已经用适当的空值pd.NaT 填充了错误值，所以不要用 0 填充该列。
修复了它。谢谢！

标签： python pandas datetime large-data

【解决方案1】：

您也可以在阅读时指定解析Date。正如@ALollz 提到的，您在Date 中有一些NaN 值，当您将它们替换为0 时，这会更改列的类型。如果您只想按年份过滤，那么下面的代码应该可以工作。如果您想按年/月过滤，请使用 '%Y-%m 和年/月/日使用 '%Y-%m-%d'。

df1=pd.read_csv(filename,
                    sep="\t",
                    error_bad_lines=False,
                    usecols=['ID','Date', 'Value1', 'Value2']
                    parse_dates=['Date'])

df_filtered = df1[df1['Date'].dt.strftime('%Y') == '2018']

【讨论】：

完美。谢谢！