將大熊貓DataFrame與日期時間進行比較的錯誤

我試圖對Pandas DataFrame和Datetime對象進行比較。將大熊貓DataFrame與日期時間進行比較的錯誤

import pandas as pd 
from datetime import datetime 

df = pd.DataFrame({'date': [ datetime(2000, 1, 1)]}) 

# Works fine 
test1 = df['date'] >= datetime(2000, 1, 2) 
# Returns error 
test2 = datetime(2000, 1, 2) <= df['date']

導致這個錯誤：

--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-950-a1d9be25e98f> in <module>() 
     7 test1 = df['date'] >= datetime(2000, 1, 2) 
     8 # Returns error 
----> 9 test2 = datetime(2000, 1, 2) <= df['date'] 

TypeError: can't compare datetime.datetime to Series

爲什麼沒有第二個比較工作？有沒有錯誤，或者這是一個不正確的方式來執行比較？

運行： Python 2.7版，熊貓0.18時，Windows 2010服務器，蟒蛇

來源

2016-04-14 Nils Bengtsson

你有什麼numpy的版本，因爲這對我的作品：'TEST2 出[222]： 0假名稱：迄今爲止，D類：bool' – EdChum

@EdChum我已經numpy的1.10.4安裝在py27但這並不工作爲了我。你的numpy版本是什麼？ –

np是'1.10.4'熊貓是'0.18.0'，但Python 3.4 64位 – EdChum

我相當肯定，這是Python2.7的日期時間比較的怪癖：

請看下面的代碼比較datetime對象與比較對象的對象，該對象將等於任何對象與任何對象比較時引發NotImplemented的任何對象。

from datetime import datetime 

class ComparesEqualClass(object): 
    def __eq__(self, other): 
     return True 

    def __ne__(self, other): 
     return not self == other 

    def __lt__(self, other): 
     return False 

    def __gt__(self, other): 
     return False 

    __req__ = __eq__ 
    __rne__ = __ne__ 
    __rlt__ = __lt__ 
    __rgt__ = __gt__ 

ComparesEqual = ComparesEqualClass() 

if __name__ == "__main__": 
    print(ComparesEqual < datetime(2001, 1, 1)) 
    print(datetime(2001, 1, 1) < ComparesEqual)

運行在2.7：

$ python2.7 comp_demo.py 
False 
Traceback (most recent call last): 
    File "comp_demo.py", line 29, in <module> 
    print(datetime(2001, 1, 1) < ComparesEqual) 
TypeError: can't compare datetime.datetime to ComparesEqualClass

而且在3.5：

$ python3.5 comp_demo.py 
False 
False

我想，右邊比較時的2.7 datetime對象是有點過於嚴格。只要確保Dataframe位於比較器的左側，並且應該沒有問題，因爲Dataframe的__lt__或__le__或任何方法都會被調用。

來源

2016-04-15 00:16:25 Paul

將大熊貓DataFrame與日期時間進行比較的錯誤

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