無法減去datetime64使用DataFrame.eval（）

給定一個數據幀與一對夫婦時間戳：無法減去datetime64使用DataFrame.eval（）

In [88]: df.dtypes 
Out[88]: 
Time    datetime64[ns] 
uniqstime  datetime64[ns] 
dtype: object

如果我打電話eval()，我得到一個錯誤類型：

In [91]: df.eval('since = Time - uniqstime') 
... 

ValueError: unkown type timedelta64[ns]

（由這樣，「未知」的錯誤消息拼寫錯誤）

但我可以使用Python的符號：

In [92]: df['since'] = df.Time - df.uniqstime

在numexpr中分配timedelta有問題嗎？

來源

2014-02-26 chrisaycock

https://github.com/pydata/pandas/issues/5007 - 目前不支持。除非對它有很大的興趣（無論如何這些都是在Python空間中完成的，所以在這裏使用eval沒有真正的優勢）。 – Jeff

@Jeff如果你讓你的評論一個答案，我會接受它。 – chrisaycock

未知的拼寫錯誤來自numexpr –

這已經是GitHub上的問題（儘管是封閉的），在這裏看到：https://github.com/pydata/pandas/issues/5007

正是在這個時候不支持。然而，它們並不是ATM的真正優勢，因爲這些計算無論如何都是在python空間中完成的。

來源

2014-02-26 20:50:48 Jeff

除非您有意讓代碼更短且更易讀（一個值得稱讚的目標），否則numexpr必須支持timedelta64操作才能獲得性能優勢。正如@Jeff所說，這些（和datetime64操作）在Python空間中進行評估，因爲numexpr不支持pandasNaT（N或a - T ime）。然而，非timedelta64 ops 是使用numexpr評估，所以你可能必須有一個非常巨大的timedelta64陣列，因爲它創造了一個瓶頸。

來源

2014-02-26 21:03:26

是的，代碼的可讀性真的是這裏的目標。感謝您的澄清。 – chrisaycock

無法減去datetime64使用DataFrame.eval（）

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