Python熊猫系列故障日期时间

我认为这必须是一个熊猫的故障，熊猫系列（v.18.1和19太），如果我指定一个日期的系列，第一次它被添加为int （错误），第二次它被添加为日期时间（正确），我不明白原因。Python熊猫系列故障日期时间

例如，此代码：

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"])))

输出是：

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，它第一次总是设定值INT而不是日期时间。

有人可以帮我吗？，非常感谢你提前， Javi。

来源

2016-11-21 bracana

我不知道是什么原因导致此行为，但在向字符串列添加日期时应该小心。你知道你正在添加一行，而不是一列，对吗？ – IanS

这听起来像一个bug，'系列'支持混合dtypes，所以它看起来像日期时间被强制为初始分配int，但然后覆盖相同的索引标签位置产生预期的行为。我会在[github]上发布一个问题（https://github.com/pandas-dev/pandas/issues） – EdChum

非常感谢EdChum – bracana

原因是这个系列是一个'对象'类型，而熊猫DataFrame（或一个系列）的列是同类型的。你可以用D型（或DataFrame.dtypes）检查一下：

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“对象” D型可以容纳任何Python对象（在你的情况下，插入一个datetime.datetime对象在系列）。

此外，Pandas系列是基于Numpy Arrays，它不是混合类型，并且失败了使用Pandas DataFrames和Series或Numpy的计算优势的目的。

你可以用python list（）来代替吗？或DataFrame（）？

来源

2017-12-12 07:04:38 ratchet

Python熊猫系列故障日期时间

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