Question

在Python中，熊猫：

g = pd.Series(dict(a = 5, b =datetime(2018, 1,1)))
g['datetime'] = pd.Timestamp('2018-01-02')

g返回：

a                             5
b           2018-01-01 00:00:00
datetime    1514851200000000000
dtype: object

任何人都知道为什么时间戳在这里转换为其int值，以及如何避免问题并正确地将时间戳附加到系列？

Answer 1

我同意@MrE，正如他所说：

我认为这是有道理的：5不是日期时间对象，因此pandas正在解析数据，发现您同时拥有数字和日期时间对象，并且将两者都解析为“对象”字符串，因为dtype需要在系列中的所有数据之间保持一致。 datetime的字符串表示形式是日期字符串，而不是时间戳。然后添加到它时，您可以修改单元格的dtype

我真的同意，它必须找到一个dtype并找到int，如果您删除'a'索引，它将可以工作（这基本上是在检查上面的内容是否正确或不是）

g = pd.Series(dict(b =datetime(2018, 1,1)))
g['datetime'] = pd.Timestamp('2018-01-02')
print(g)

输出：

b          2018-01-01
datetime   2018-01-02
dtype: datetime64[ns]

这是真的。

要解决此问题：

只需在末尾添加一行：

g['datetime']=pd.to_datetime(g['datetime'])

现在：

print(g)

是：

a                             5
b           2018-01-01 00:00:00
datetime    2018-01-02 00:00:00
dtype: object

Answer 2

如果您的系列数据类型不是日期类型之一（例如datetime64 [ns]），则会发生这种情况。当您将值分配给g ['datetime']时，您的系列是对象数据类型。因此，这正在发生。另请注意，该整数的时间戳记是同一日期

pd.Timestamp(1514851200000000000)
>>> Timestamp('2018-01-02 00:00:00')

整数表示以毫秒为单位的unix时间