Python熊貓系列故障日期時間

我認爲這必須是一個熊貓的故障，熊貓系列（v.18.1和19太），如果我指定一個日期的系列，第一次它被添加爲int （錯誤），第二次它被添加爲日期時間（正確），我不明白原因。Python熊貓系列故障日期時間

例如，此代碼：

import datetime as dt 
import pandas as pd 
series = pd.Series(list('abc')) 
date = dt.datetime(2016, 10, 30, 0, 0) 
series["Date_column"] =date 
print("The date is {} and the type is {}".format(series["Date_column"], type(series["Date_column"]))) 
series["Date_column"] =date 
print("The date is {} and the type is {}".format(series["Date_column"], type(series["Date_column"])))

輸出是：

The date is 1477785600000000000 and the type is <class 'int'> 
The date is 2016-10-30 00:00:00 and the type is <class 'datetime.datetime'>

正如你所看到的，它第一次總是設定值INT而不是日期時間。

有人可以幫我嗎？，非常感謝你提前， Javi。

來源

2016-11-21 bracana

我不知道是什麼原因導致此行爲，但在向字符串列添加日期時應該小心。你知道你正在添加一行，而不是一列，對嗎？ – IanS

這聽起來像一個bug，'系列'支持混合dtypes，所以它看起來像日期時間被強制爲初始分配int，但然後覆蓋相同的索引標籤位置產生預期的行爲。我會在[github]上發佈一個問題（https://github.com/pandas-dev/pandas/issues） – EdChum

非常感謝EdChum – bracana

原因是這個系列是一個'對象'類型，而熊貓DataFrame（或一個系列）的列是同類型的。你可以用D型（或DataFrame.dtypes）檢查一下：

series = pd.Series(list('abc')) 
series 
Out[3]: 
0 a 
1 b 
2 c 
dtype: object 

In [15]: date = dt.datetime(2016, 10, 30, 0, 0) 
date 
Out[15]: datetime.datetime(2016, 10, 30, 0, 0) 

In [18]: print(date) 
2016-10-30 00:00:00 

In [17]: type(date) 
Out[17]: datetime.datetime 

In [19]: series["Date_column"] = date 
In [20]: series 

Out[20]: 
0        a 
1        b 
2        c 
Date_column 1477785600000000000 
dtype: object 

In [22]: series.dtype 

Out[22]: dtype('O')

只有通用的「對象」 D型可以容納任何Python對象（在你的情況下，插入一個datetime.datetime對象在系列）。

此外，Pandas系列是基於Numpy Arrays，它不是混合類型，並且失敗了使用Pandas DataFrames和Series或Numpy的計算優勢的目的。

你可以用python list（）來代替嗎？或DataFrame（）？

來源

2017-12-12 07:04:38 ratchet

Python熊貓系列故障日期時間

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