Pandas AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values错误

在本文中，我们将介绍Pandas AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values这个错误的出现原因、如何避免和解决这个问题。

出现原因

这个错误通常出现在我们想要对一个列进行日期或时间的操作，但是该列不是datetime或timestamp类型的数据。例如，如果我们有一个叫做“date”的列，它的元素是字符串类型的日期：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'date':['2021-01-01','2021-01-02','2021-01-03']})
print(df['date'].dtype) # 输出object
df['date'].dt.day # 报错

我们会得到一个AttributeError错误，提示我们不能使用.dt操作符。原因是date列的数据类型是object，而不是datetime或timestamp。

避免错误

为了避免这个错误，我们需要确保我们对的列或数据类型是datetime或timestamp类型。我们可以通过多种方式来实现这一点。例如，我们可以使用pandas.to_datetime方法将字符串转换为datetime类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df['date'].dtype) # 输出datetime64[ns]
df['date'].dt.day # 正常操作

还可以在读取csv文件时，指定日期或时间列的格式，并转换为datetime或timestamp类型。这样可以避免后续操作时出现错误：

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], dtype={'date': 'datetime64[ns]'})
df['date'].dt.day # 正常操作

解决问题

如果我们已经不能避免这个错误，我们可以通过以下步骤来解决它：

确认我们要操作的列已经转换为datetime或timestamp类型。
确认我们正在使用正确的.dt操作符。例如，如果我们要获得小时，我们应该使用.dt.hour，而不是.dt.hours。
确认我们的代码没有涉及到空值。如果存在空值，我们需要先把他们填充掉，再进行日期或时间的操作。我们可以使用fillna()方法来填充空值：

df['date'].fillna(value=pd.Timestamp('2020-01-01'), inplace=True)

总结

当我们想要在Pandas中操作日期或时间时，常会遭遇到Pandas AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values的错误。这个错误通常是因为我们在尝试使用.dt操作符时，操作的列或数据类型不是datetime或timestamp类型所引起的。为了避免这个错误，我们应该在操作前，先将要处理的列或数据转换为datetime或timestamp类型。如果确实遇到了这个错误，我们可以通过一些列的步骤来解决这个问题。