迭代一个 numpy 日期数组

Question

我正在尝试遍历从 Pandas 数据框中提取的一系列日期；示例如下。

下面的代码最初抛出了以下错误

TypeError: 'numpy.datetime64' 对象不可迭代

r1 = pd.read_sql("select * from myTable",conn)    
...

dates = np.sort(r1['date'].unique())       

for i, d in dates:

   z_d = z[z['date']==d]
   r1_d = r1[r1['date']==d]
...

谷歌搜索后，我尝试应用iditer numpy 方法，但这样做会出现以下错误：

TypeError: 迭代 0 维数组

 r1 = pd.read_sql("select * from myTable",conn)    
 ...

 dates = np.sort(r1['date'].unique())       

 for i, d in np.nditer(dates):

    z_d = z[z['date']==d]
    r1_d = r1[r1['date']==d]
 ...

如何修改它以遍历 dates 变量中包含的日期列表？

Answer 1

您的 for 循环有两个变量，因此它需要来自数组元素的两个输入。错误是因为它试图解析或迭代字符串。改成

for d in dates:

Answer 2

for d in dates 会将d 依次分配给每个日期； for i,d in dates 不起作用，因为您不能将单个日期值分配给两个变量（它基本上是在尝试执行 i,d = dates[0] 等）如果您还想要索引，Python 不会免费为您提供它的for 循环；您必须使用enumerate 函数将索引添加到每个项目，然后循环其结果：for i,d in enumerate(dates):。幸运的是，enumerate 返回了一个惰性迭代器，所以它很高效；它不会首先生成所有索引。但是你得到的输出和它一样，你可以用list(enumerate(dates))看到这个结果，它会返回类似[(0,'first-date'), (1, 'second-date'), ...]的东西。所以分配变成i, d = (0, 'first-date')等等，工作正常。