我一直对Python的标准库datetime对象和Numpy的datetime对象之间的交互感到困惑。下面的代码给出了一个错误,这让我很困惑。import numpy as np
now = datetime.now()这会产生以下错误:
TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [us] to according
mydf说,在熊猫数据中(我最初从雅虎下载的股票价格中创建了它的值),我有以下dtypesDateTime datetime64[ns]我试图使用datetime64[ns]将datetime64[D]转换为mydf['DateTime'].astype('<M8[D]'),但得到了一个错误TypeError: cannot astypea datetimelike from [datetime64[ns]] t
我正在尝试在datetime64[ns, UTC]字段上连接两个pandas.DataFrames,但由于ValueError (如下所述)而失败,这对我来说并不直观。[ns, UTC]dtype: object>>> df_1.join(df_2, on='date', lsuffix='_')ValueError: You are trying to merge on datetime64[
目前,dataframe.dtypes输出: age int64date datetime64[ns]dtype: object 我希望输出仅包含date和time列,或者相反,仅包含类型为datetime64ns的列,即输出应为: date datetime64[ns]dtype: object 我尝试了各种方法,比如使用dataframe.select