使用日期时间时的 Pandas 系列 TypeError 和 ValueError答案

【问题标题】：Pandas Series TypeError and ValueError when using datetime使用日期时间时的 Pandas 系列 TypeError 和 ValueError
【发布时间】：2014-09-30 17:04:19
【问题描述】：

下面的代码可以正常工作（如预期的那样）：

import dateutil
from pandas import Series
timestamp = dateutil.parser.parse("2014-09-30 00:00:00") 
ser = Series()
ser['no_num'] = 'string is fine'
ser['time'] = timestamp
# works

ser = Series()
ser['time'] = timestamp
# works

但是一旦将ser['no_num'] 设置为一个数字，就会引发 TypeError：

ser = Series()
ser['no_num'] = 5.0
ser['time'] = timestamp
# TypeError: invalid type promotion

如果在最初定义索引时分配timestamp，事情会变得更奇怪：

ser = Series(index=['time'])
ser['time'] = timestamp
# ValueError: ['t' 'i' 'm' 'e'] not contained in the index

这是一个错误还是某种预期行为？

我的 Python 是 3.4.1，Pandas 是 0.14.1。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

系列是单一类型的。因此，不建议尽可能将不同的 dtypes 放在一个容器中。该系列将在您添加它们时更改 dtype 以适应 dtypes（仅供参考，这根本没有效率，最好首先传入一个列表）。

您的示例失败了，因为 Series 已经是一个 float dtype 并且不能保存 Timestamp 这是一个对象。

如果你真的愿意，你可以这样做。

In [42]: ser = Series([5.0,timestamp],['no_num','time'])

In [43]: ser
Out[43]: 
no_num                      5
time      2014-09-30 00:00:00
dtype: object

【讨论】：