如何修复“OSError：[Errno 22] 无效参数”日期时间 Windows 10

Question

我正在处理一个问题陈述，我必须代表每小时发生的错误数据传输。我指的是https://www.kaggle.com/gpsaikrishna/credit-card-fraud-detection-smote-deep-learning 仅用于数据表示目的。

我试图将数据放在我的工作目录中。仍然收到操作系统错误。我的系统的日期和时间在禁用夏令时自动更新。并格式化为 时间：24小时； HH：毫米和 日期：DD-MM-YYYY

下面是我尝试在 Kaggle 内核的系统上运行的代码

def convert_totime(seconds):
    return datetime.datetime.fromtimestamp(seconds);

timeAnalysis = data[['Time', 'Amount', 'Class']].copy()
timeAnalysis['datetime'] = timeAnalysis.Time.apply(convert_totime)
timeDelta = datetime.datetime.utcnow() - datetime.datetime.now()
# As the max time is 172792 seconds and 172792 / (60*60) is about 48 hrs so we only have data for 2 days so only 
# plotting data against hours make sense
timeAnalysis['hour of the day'] = timeAnalysis.datetime + timeDelta
timeAnalysis['hour of the day'] = timeAnalysis['hour of the day'].dt.hour
timeAnalysisGrouped = timeAnalysis.groupby(['Class', 'hour of the day'])['Amount'].count()

我收到一个错误

OSError                                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-77-002a1f9a93fc> in <module>()
      3 
      4 timeAnalysis = data[['Time', 'Amount', 'Class']].copy()
----> 5 timeAnalysis['datetime'] = timeAnalysis.Time.apply(convert_totime)
      6 timeDelta = datetime.datetime.utcnow() - datetime.datetime.now()
      7 # As the max time is 172792 seconds and 172792 / (60*60) is about 48 hrs so we only have data for 2 days so only

~\AppData\Local\conda\conda\envs\env\lib\site-packages\pandas\core\series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
   3190             else:
   3191                 values = self.astype(object).values
-> 3192                 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
   3193 
   3194         if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):

pandas/_libs/src\inference.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()

<ipython-input-77-002a1f9a93fc> in convert_totime(seconds)
      1 def convert_totime(seconds):
----> 2     return datetime.datetime.fromtimestamp(seconds);
      3 
      4 timeAnalysis = data[['Time', 'Amount', 'Class']].copy()
      5 timeAnalysis['datetime'] = timeAnalysis.Time.apply(convert_totime)

OSError: [Errno 22] Invalid argument

我希望使用以下代码显示欺诈交易数量的图表：

plt.figure(figsize = (10, 6))
fraudTransactions = timeAnalysisGrouped[1].copy()
fraudTransactions.name = 'Number of transactions'
fraudTransactions.plot.bar(title = 'Number of fraud credit card transactions per hour', legend = True)

Answer 1

您是否已经尝试用.map 代替.apply。 Apply 将 Series 对象传递给函数参数，而不是元素本身。因此，换句话说，您通常在使用“矢量化”函数时使用它。

您的函数适用于单个向量，而不适用于系列，这就是您的代码的问题。

所以你可以试试：

timeAnalysis.Time.map(convert_totime)

这应该可以解决您的主要问题。此外，您还可以检查是否可以直接使用更多本机 pandas 数据类型。进行类型转换的最方便的方法。如果您还没有尝试过，您可以使用内置的numpy 逻辑检查您的日期时间值是否正确解析，如下所示：

timeAnalysis.Time.astype('datetime64')

或者，您也可以像这样在函数中使用pandas.to_datetime：

def convert_totime(series):
    return pd.to_datetime(series)

如果您要转换的值是整数，应该被解释为秒，您需要将unit='s' 传递给to_datetime。 如果值以字符串格式显示，您可能需要将format= 与适当的格式字符串一起使用。有关该功能的更多信息，请参见此处：Description of pandas.to_datetime

Answer 2

def convert_totime(series):
    return pd.to_datetime(series, unit='s')

timeAnalysis.Time.apply(convert_totime)