Pandas: 不能用于带时间戳值的系列

创建于 2017-08-03 · 3评论 · 资料来源: pandas-dev/pandas

代码示例，可能的复制示例

import pandas as pd

ts = pd.Series([pd.Timestamp('2017-07-31 20:08:46.110998-04:00'), 
                pd.Timestamp('2017-08-01 20:08:46.110998-04:00'), 
                pd.Timestamp('2017-08-02 20:08:46.110998-04:00')])

def func(elem):
    print(type(elem))
    return elem
print(type(ts))
print(type(ts[0]))

ts.apply(func);

# Prints out:
# <class 'pandas.core.series.Series'>
# <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

问题描述

我有一个带有时间戳而不是索引的系列。我希望在每个元素上调用apply方法，但不是，而是在DatetimeIndex上调用它。

预期产量

`pd.show_versions()`

安装的版本

提交：无
的Python：3.6.0.final.0
python位：64
操作系统：Darwin
操作系统版本：16.7.0
机器：x86_64
处理器：i386
字节序：小
LC_ALL：无
朗：en_CA.UTF-8
本地电话：en_CA.UTF-8

熊猫：0.20.2
pytest的：3.0.5
点：9.0.1
setuptools：35.0.1
Cython：无
numpy的：1.13.0
scipy：0.19.1
的xarray：0.9.6
IPython：6.0.0
狮身人面像：1.5.3
patsy：无
dateutil的：2.6.0
pytz：2016.10
blosc：无
瓶颈：1.2.0
桌子：无
numexpr：无
羽毛：无
matplotlib：2.0.0
openpyxl：2.4.8
xlrd：1.0.0
xlwt：无
xlsxwriter：0.9.8
lxml：无
bs4：无
html5lib：0.999
sqlalchemy：无
pymysql：无
psycopg2：无
jinja2：2.9.5
s3fs：无
pandas_gbq：无
pandas_datareader：无

Timezones Usage Question

资料来源

nathanielatom

所有3条评论

另外，有关我的用例的一些信息：

我想将tz_localize方法应用于系列中的每个时间戳。我最初在该系列本身上尝试过tz_localize ，但这引起了

TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex

我意识到可以通过使用reindex来实现这一点，但是我想知道是否也可以使用Timestamps作为Series值来实现这一点。

nathanielatom 于 2017-08-03

@nathanielatom，您可以通过dt访问器在系列上使用tz_localize / tz_convert ：

In [19]: ts.dt.tz_convert('UTC')
Out[19]: 
0   2017-08-01 00:08:46.110998+00:00
1   2017-08-02 00:08:46.110998+00:00
2   2017-08-03 00:08:46.110998+00:00
dtype: datetime64[ns, UTC]

jorisvandenbossche 于 2017-08-03

👍1

此外，使用apply获得看到的输出的原因是，apply首先会尝试对所有值调用函数（尽管这些值是Series的值，但它们都作为DatetimeIndex保留在幕后。），并且只有在失败的情况下，才会在每个元素上调用该函数。

如果您在未获得标量值的情况下对函数进行了一些调整以提高它，则会看到预期的输出：

In [21]: def func(elem):
    ...:     assert not hasattr(elem, 'ndim')
    ...:     print(type(elem))
    ...:     return elem
    ...: 

In [22]: ts.apply(func)
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
Out[22]: 
0   2017-07-31 20:08:46.110998-04:00
1   2017-08-01 20:08:46.110998-04:00
2   2017-08-02 20:08:46.110998-04:00
dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(-240)]

jorisvandenbossche 于 2017-08-03

👍1

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