반응형 분류 전체보기462 python pandas numpy 데이터 타입 관련 에러 정리 잘못된 타임스탬프가 있는 경우 타임스탬프를 수정하거나 제거하거나 작업해야 하는 날짜 범위를 처리할 수 있는 다른 데이터 유형을 사용하는 것이 좋은 것에 대해 더 자세히 알고 싶어요. 데이터의 타임스탬프가 유효한 범위 내에 있는지 확인하는 방법에 대해 날짜 프레임에서 파이썬의 솔루션을 찾고 싶습니다. Panda 데이터 프레임에서 부울 인덱싱을 사용하여 잘못된 타임스탬프를 필터링하여 데이터의 타임스탬프가 유효한 범위 내에 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'timestamp': ['2022-01-01', '2022-01-02', '3012-01-01', '2022-01-04']}) .. 2023. 2. 6. unconverted data remains: 19 파이썬 에러 해결 datetime 모듈의 strptime 함수를 사용하여 문자열에서 날짜를 구문 분석할 때 파이썬에서 "변환되지 않은 데이터 잔여" 오류 메시지가 자주 나타납니다. 이 오류는 날짜의 문자열 표현이 strptime 호출에 지정된 형식과 일치하지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 다음 코드는 이 오류를 발생시킵니다: from datetime import datetime datetime.strptime("19", "%y") 이 오류를 해결하려면 날짜의 문자열 표현이 strptime 호출에 지정된 형식과 일치하는지 확인해야 합니다. 이 경우 "%y" 형식 문자열은 두 자리 연도 표현이 필요하지만 "19" 문자열은 올바른 두 자리 연도 표현이 아닙니다. 날짜 형식을 잘 모를 경우 dateutil 라이브러리의 par.. 2023. 2. 6. [python] Out of bounds nanosecond timestamp 파이썬 에러 해결 Out of bounds nanosecond timestamp 파이썬 에러 해결 이 오류 메시지는 Python의 datetime 유형에 대한 유효한 범위를 벗어난 타임스탬프가 있음을 나타냅니다. datetime 유형의 최대 유효 날짜는 일반적으로 9999년 전후이므로 3012년의 날짜는 유효한 값이 아닙니다. 데이터의 타임스탬프가 유효한 범위 내에 있는지 확인해야 합니다. 잘못된 타임스탬프가 있는 경우 타임스탬프를 수정하거나 제거하거나 작업해야 하는 날짜 범위를 처리할 수 있는 다른 데이터 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, numpy 라이브러리의 datetime64 유형을 사용하여 더 큰 범위의 타임스탬프를 처리할 수 있습니다. 그러나 이 유형의 정밀도는 네이티브 날짜/시간 유형과 다를 수 있.. 2023. 2. 6. API 개발시 Python HTTP error 오류 상태 처리 방법 API 개발시 Python HTTP 오류 상태 처리 방법 Python에서 API를 개발할 때는 HTTP 오류 상태를 적절하게 처리하여 API가 올바르게 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 블로그 게시물에서는 Python에서 API로 작업할 때 예외를 발생시키기 위해 HTTP 오류 상태를 내보내는 방법과 상태를 변수로 넣는 방법에 대한 코드 예제를 제공할 것입니다. HTTP Error Statuses HTTP 오류 상태는 요청을 처리하는 동안 오류가 발생할 때 서버에 의해 반환됩니다. HTTP 오류 상태에는 4xx 클라이언트 오류 상태 및 5xx 서버 오류 상태를 포함한 다양한 유형이 있습니다. 가장 일반적인 HTTP 오류 상태로는 404 Not Found(찾을 수 없음), 500 Internal S.. 2023. 1. 31. 이전 1 ··· 26 27 28 29 30 31 32 ··· 116 다음 반응형