<\/p>\n
Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9:<\/span><\/p>\n Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta criar um carimbo de data\/hora fora do seguinte intervalo:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como corrigir esse erro na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que estejamos tentando criar um intervalo de datas em pandas contendo as tr\u00eas datas a seguir:<\/span><\/p>\n Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o date_range()<\/a> para tentar criar este intervalo de datas:<\/span><\/p>\n Estamos recebendo o erro OutOfBoundsDatetime<\/strong> porque o carimbo de data\/hora 1\/1\/2300 \u00e9 maior que o carimbo de data\/hora m\u00e1ximo em nanossegundos permitido pelos pandas.<\/span><\/p>\n Mesmo se voc\u00ea n\u00e3o quiser armazenar o carimbo de data\/hora usando nanossegundos como unidade, o pandas far\u00e1 isso automaticamente.<\/span><\/p>\n A maneira mais f\u00e1cil de contornar esse erro \u00e9 usar o argumento error = ‘coerce’<\/strong> , que for\u00e7a todos os carimbos de data e hora fora do intervalo m\u00ednimo ou m\u00e1ximo para valores NaT.<\/span><\/p>\n Por exemplo, podemos usar o c\u00f3digo a seguir para criar um intervalo de datas e for\u00e7ar automaticamente todos os carimbos de data\/hora fora do intervalo permitido para valores NaT:<\/span><\/p>\n O resultado \u00e9 um intervalo de datas com tr\u00eas valores de data e hora e o \u00faltimo datetime \u00e9 NaT porque excedeu o valor m\u00e1ximo permitido pelos pandas.<\/span><\/p>\n Observe que desta vez n\u00e3o recebemos nenhum erro ao criar o per\u00edodo.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como corrigir: as colunas se sobrep\u00f5em, mas nenhum sufixo \u00e9 especificado<\/a> Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9: OutOfBoundsDatetime : Out of bounds nanosecond timestamp: 2300-01-10 00:00:00 Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta criar um carimbo de data\/hora fora do seguinte intervalo: import pandas as pd #display minimum timestamp allowed print (pd. Timestamp . min ) 1677-09-21 00:12:43.145224193 #display maximum timestamp allowed print […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2996","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n OutOfBoundsDatetime<\/span> : Out of bounds nanosecond timestamp: 2300-01-10 00:00:00\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#display minimum timestamp allowed\n<\/span>print<\/span> (pd. Timestamp<\/span> . min<\/span> )\n\n1677-09-21 00:12:43.145224193\n\n#display maximum timestamp allowed<\/span>\nprint<\/span> (pd. Timestamp<\/span> . max<\/span> )\n\n2262-04-11 23:47:16.854775807\n<\/strong><\/pre>\n Como reproduzir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#attempt to create date range\n<\/span>some_dates = pd. date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2000<\/span> ', end=' 1\/1\/2300<\/span> ', periods= 3<\/span> )\n\nOutOfBoundsDatetime<\/span> : Out of bounds nanosecond timestamp: 2300-01-10 00:00:00\n<\/strong><\/pre>\n Como corrigir o erro<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#create date range\n<\/span>some_dates = ['1\/1\/2000', '1\/1\/2150', '1\/1\/2300']\n<\/span>\n#convert date range to datetime and automatically coerce errors\n<\/span>some_dates = pd. to_datetime<\/span> (some_dates, errors = ' coerce<\/span> ')\n\n#showdatetimes\n<\/span>print<\/span> (some_dates)\n\nDatetimeIndex(['2000-01-01', '2150-01-01', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como corrigir: o objeto \u2018numpy.ndarray\u2019 n\u00e3o possui um atributo \u2018append\u2019<\/a>
Como corrigir: se voc\u00ea usar todos os valores escalares, precisar\u00e1 passar um \u00edndice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"