为 Pandas 系列浮点数分配日期答案

【问题标题】：Assigning a date to a Pandas Series of floats为 Pandas 系列浮点数分配日期
【发布时间】：2019-05-30 08:52:26
【问题描述】：

我有一个包含一些 floats 和 nan 的系列，我正在尝试覆盖一些丢失的数据。

from pandas.core.series import Series
from datetime import datetime

d = {'name': None, 'purchase_date': None, 'value': 195146.0}
s = Series(d)


print(s['purchase_date'])
s['purchase_date'] = datetime(2019,1,3)

请注意最后一行下面的奇怪错误，即使我能够在 print 语句中访问 'purchase_date'。

ValueError: ['p' 'u' 'r' 'c' 'h' 'a' 's' 'e' '_' 'd' 'a' 't' 'e'] not contained in the index
.

很有趣，用数字替换 datetime 行效果很好

s['purchase_date'] = 21

【问题讨论】：

问题是什么？为什么会出现这种行为或解决方案/解决方法？

标签： python pandas datetime series

【解决方案1】：

可以查看源代码

 if not isinstance(key, (list, Series, np.ndarray, Series)): # here it reconginezed the datetim.datetime object as list , so they do list(key)
            try:
                key = list(key)
            except Exception:
                key = [key]

案例原因

list('purchase_date') #key
Out[142]: ['p', 'u', 'r', 'c', 'h', 'a', 's', 'e', '_', 'd', 'a', 't', 'e']

如何预防

s.loc['purchase_date']=datetime(2019,1,3)
#or
s[['purchase_date']]=datetime(2019,1,3)

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个错误，将在下一版 pandas (0.24.0) 中修复：

In [1]: from datetime import datetime
   ...: import pandas as pd

In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.24.0.dev0+1469.g0b45abbe2'

In [3]: d = {'name': None, 'purchase_date': None, 'value': 195146.0}

In [4]: s = pd.Series(d)

In [5]: s['purchase_date'] = datetime(2019,1,3)

In [6]: s
Out[6]:
name                             NaN
purchase_date    2019-01-03 00:00:00
value                         195146
dtype: object

对应的 GitHub issue 见：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/23451

【讨论】：

似乎我解决了导致错误的正确行:-)，感谢分享页面
谢谢，我使用的是 0.23.4 版。