熊貓系列功能一致性

我timedelta64值的熊貓系列：熊貓系列功能一致性

>>>diff 
0   NaT 
1 00:10:04 
2 00:10:03 
3 00:11:28 
..... 
44 00:05:13 
45 00:00:40 
46 00:03:22 
47 00:00:58 
Name: sample_time, dtype: timedelta64[ns]

我不知道爲什麼均值（）和STD（）方法返回我兩種不同類型的對象。一個返回一系列對象，而其他收益通用浮點值（甚至沒有另一個timedelta64）：

>>>diff.mean() 
0 00:07:30.510638 
dtype: timedelta64[ns] 
>>>type(diff.mean()) 
<class 'pandas.core.series.Series'> 
>>>diff.std() 
1.3312791471041715e+18 
>>>type(diff.std()) 
<type 'numpy.float64'>

熊貓documentation on series描述了一個非常相似的時裝兩個函數，然後不指示返回哪一類的對象。引用的文件：

平均值（[軸，skipna，水平，numeric_only]）：返回針對所請求的軸STD（[軸，skipna，水平，ddof]）的值的平均值：返回無偏所請求的軸上的標準偏差。

來源

2014-09-25 Antoine Gallix

不知道爲什麼會發生，而是'pandas'呼籲'numpy.mean，'所以你可以從那裏開始。 – chrisb 2014-09-25 18:15:52

Timedelta支持< 0.15.0對於標量是有點偏離。請參閱here的預覽以獲取即將到來的Timedelta支持（0.15.0發佈概率爲十週的第二週），或者您可以從GitHub獲得主人。

這些OPS會返回一個Timedelta型

來源

2014-09-25 19:23:38 Jeff

我應該得出結論：我描述的行爲是一個錯誤？「off esp」是什麼意思？ – 2014-09-25 21:29:39

由於缺乏Timedela標量，它在0.15.0之前還沒有實現。 – Jeff 2014-09-25 22:07:59

熊貓系列功能一致性

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