Question

>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
'0.11.0'
>>> import numpy as np
>>> np.__version__
'1.7.1'
>>> d={'a':np.array([68614867, 72200835], dtype=np.dtype('timedelta64[ms]'))}
>>> d['a'][0]
numpy.timedelta64(68614867,'ms')
>>> df = pd.DataFrame.from_dict(d)
>>> print df
            a
0 00:00:00.068615
1 00:00:00.072201

看起来它将基础int64中的值解释为ns而不是ms。这是熊猫处理timedelta64[ms]类型的错误吗？

Answer 1

timedelta处理仍在进行中，请参阅此问题：https://github.com/pydata/pandas/issues/3009

主要问题是timedeltas在numpy 1.6.2中被打破。

在创建中传递任意timedeltas dtypes尚不支持，如一个解决方法，你可以这样做，因为目前支持的唯一的dtype是内部timedelta64 [ns]（这正是datetime64 [ns]）btw的工作原理。熊猫转换为内部代表然后你想要你想要的。

（此解决方案仅适用于numpy＆gt; = 1.7）。

In [22]: d['a'].astype('timedelta64[ns]')
Out[22]: array([68614867000000, 72200835000000], dtype='timedelta64[ns]')

In [23]: DataFrame(dict(a = d['a'].astype('timedelta64[ns]')))
Out[23]: 
                a
0 19:03:34.867000
1 20:03:20.835000

In [24]: DataFrame(dict(a = d['a'].astype('timedelta64[ns]'))).dtypes
Out[24]: 
a    timedelta64[ns]
dtype: object

你想要完成的最终目标是什么？

大熊猫处理numpy timedelta64 [ms]

1 个答案: