【发布时间】：2020-03-17 07:55:46
【问题描述】：
根据response，我将子类型 datetime64[ns, US/Central] 与 np.datetime64 进行比较：
columns = self._obj.columns
for dtype in self._obj.dtypes:
print("testing:", dtype)
if np.issubdtype(dtype, np.datetime64):
...
testing: datetime64[ns, US/Central]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-2ddcb445a42c> in <module>
...
...(self, dataframe, *dataframes)
147 for dtype in self._obj.dtypes:
148 print("testing:", dtype)
--> 149 if np.issubdtype(dtype, np.datetime64):
...
TypeError: data type not understood
如果在此数据框中运行 head()，我会在该列中得到正常的时间戳：
ts
0 2020-02-22 12:11:40-06:00 NaN
1 2020-02-22 12:11:41-06:00 NaN
pandas.版本 '1.0.2'
numpy.版本 '1.18.1'
有任何想法吗？谢谢
【问题讨论】：
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你可以在 GitHub 中打开一个问题，我觉得应该可以。看看你能不能把它变成一个纯粹的 numpy 问题（通过
.values访问底层的 numpy 数组），并在那里而不是在 pandas 中提出它：github.com/numpy/numpy -
你提出并发布了，它是否在 numpy 中得到修复？另外，如何将时区添加到 numpy datetime64，或者是 pandas？
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没关系，一定是熊猫。不过，最新的 numpy 似乎仍然存在这个问题。