基于日期时间的熊猫数据选择
我试图创建某种“功能选择”，让用户能够灵活地创建配置，以选择熊猫数据中的数据。然而，我遇到了一些令我困惑的问题。
以下是一个简化的示例：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2020-01-01', periods=4), 'val': [1, 2, 3, 4]})
>>> df
date val
0 2020-01-01 1
1 2020-01-02 2
2 2020-01-03 3
3 2020-01-04 4问题1:当我以不同的方式在列上应用函数时，为什么得到不同的结果？
>>> import datetime
>>> bydatetime = lambda x : x == datetime.date(2020, 1, 1)
>>> bydatetime(df['date'])
0 False
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool
>>> df['date'].apply(bydatetime) # why does this one work?
0 True
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool然而，如果我使用numpy的datetime64或熊猫的Timestamp类型来创建lambda函数，它就会工作。
>>> import numpy as np
>>> bynpdatetime = lambda x : x == np.datetime64('2020-01-01')
>>> bynpdatetime(df['date'])
0 True
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool
>>> df['date'].apply(bynpdatetime)
0 True
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool
>>> bypdtimestamp = lambda x : x == pd.Timestamp('2020-01-01')
>>> bypdtimestamp(df['date'])
0 True
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool
>>> df['date'].apply(bypdtimestamp)
0 True
1 False
2 False
3 False
Name: date, dtype: bool因此，我返回到使用以下简单的选择，并且使用datetime.date无效。如果datetime.date不能工作，为什么df['date'].apply(bydatetime)会工作呢？
>>> df[df['date'] == datetime.date(2020, 1, 1)]
Empty DataFrame
Columns: [date, val]
Index: []
>>> df[df['date'] == np.datetime64('2020-01-01')]
date val
0 2020-01-01 1
>>> df[df['date'] == pd.Timestamp('2020-01-01')]
date val
0 2020-01-01 1最后但并非最不重要的是，为什么选择一个单元格时，date列datetime64在DataFrame但Timestamp中的类型？他们之间到底有什么区别？
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 date 4 non-null datetime64[ns]
1 val 4 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(1)
memory usage: 192.0 bytes
>>>
>>> df['date'][0]
Timestamp('2020-01-01 00:00:00')我相信这里有一些基本的东西我不明白。非常感谢您所做的一切建设性的工作。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-03-27 14:51:21
幸运的是，我有一个较早版本的pandas (0.25)，您在执行bynpdatetime(df['date'])时会收到警告，这正好解释了为什么会看到这种行为。关于如何处理这件事，有一些反复的讨论。，因此看到这个行为将是高度特定于版本的：
FutureWarning:将一系列日期时间与'datetime.date‘进行比较。目前，“datetime.date”被胁迫到日期时间。在未来，熊猫不会强迫，并且‘值将不等于'datetime.date'.为了保持当前的行为，将'datetime.date’转换成一个带有‘pd.Time戳’的日期时间。
pandas是建立在np.datetime64和np.timedelta64 d类型之上的。您不应该使用datetime模块，因为它们已经做出了与标准库不一致的某些选择。所有的意外行为都是因为这一点。
回答另一个与此无关的问题。datetime64类似于数组类型，或概念。该数组(在本例中为pd.Series)将由标量timedelta64对象组成。这在文档中得到了解释。
https://stackoverflow.com/questions/60888277
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