我对Python+Numpy+Pandas有个问题。在
我有一个时间戳的列表,精确到毫秒,编码为字符串。然后我把它们四舍五入到10毫秒的分辨率,很好。当我将取整的时间戳作为一个新列添加到DataFrame中时,这个错误就出现了——datetime64对象的值被完全破坏了。在
我做错什么了吗?或者这是熊猫/小企鹅的错误?在
顺便说一句,我有点怀疑,这个bug只在Windows上出现——我昨天在Mac上尝试同样的代码时没有注意到(还没有验证过)。在
import numpy
import pandas as pd
# We create a list of strings.
time_str_arr = ['2017-06-30T13:51:15.854', '2017-06-30T13:51:16.250',
'2017-06-30T13:51:16.452', '2017-06-30T13:51:16.659']
# Then we create a time array, rounded to 10ms (actually floored,
# not rounded), everything seems to be fine here.
rounded_time = numpy.array(time_str_arr, dtype="datetime64[10ms]")
rounded_time
# Then we create a Pandas DataFrame and assign the time array as a
# column to it. The datetime64 is destroyed.
d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df = pd.DataFrame(d)
df = df.assign(wrong_time=rounded_time)
df
我得到输出:
^{pr2}$输出pd.show_版本():
INSTALLED VERSIONS
commit: None
python: 3.6.1.final.0
python-bits: 64
OS: Windows
OS-release: 10
machine: AMD64
processor: Intel64 Family 6 Model 78 Stepping 3, GenuineIntel
byteorder: little
LC_ALL: None
LANG: None
LOCALE: None.None
pandas: 0.20.1
pytest: 3.0.7
pip: 9.0.1
setuptools: 27.2.0
Cython: 0.25.2
numpy: 1.12.1
scipy: 0.19.0
xarray: None
IPython: 5.3.0
sphinx: 1.5.6
patsy: 0.4.1
dateutil: 2.6.0
pytz: 2017.2
blosc: None
bottleneck: 1.2.1
tables: 3.2.2
numexpr: 2.6.2
feather: None
matplotlib: 2.0.2
openpyxl: 2.4.7
xlrd: 1.0.0
xlwt: 1.2.0
xlsxwriter: 0.9.6
lxml: 3.7.3
bs4: 4.6.0
html5lib: 0.999
sqlalchemy: 1.1.9
pymysql: None
psycopg2: None
jinja2: 2.9.6
s3fs: None
pandas_gbq: None
pandas_datareader: None
在我看来这是一个bug,因为显然
numpy.datetime64
在内部被强制转换为Timestamp
s。在对于我的作品使用^{} :
另一个解决方案是
^{pr2}$ns
:我在Pandas Git存储库中打开了一个问题。Jeff Reback给出了一个建议的解决方案:我们不用创建奇怪的10ms datetime64对象,只需使用floor()函数取整时间戳:
来自https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/17183的解决方案
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