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我刚刚开始使用 pandas 0.9,并且看到了 pandas 时间戳的意外行为。在使用日期时间设置索引后,时间索引似乎没有正确转换为其他任何内容。我可能没有正确使用它,所以请直截了当:

from pandas import *
import datetime

version.version
# 0.9.1

np.version.version
# 1.6.2

ndx = ['a','b','b']
date = [datetime.datetime(2013, 2, 16, 15, 0), datetime.datetime(2013, 2, 16, 11, 0),datetime.datetime(2013, 2, 16, 2, 0)]
vals = [1,2,3,]

df = DataFrame({'ndx':ndx,'date':date,'vals':vals})
df2=df.groupby(['ndx','date']).sum()

df2.index.get_level_values('date')
# array([1970-01-16 143:00:00, 1970-01-16 130:00:00, 1970-01-16 139:00:00], dtype=datetime64[ns])

df.set_index([ndx,date]).reset_index()['level_1'].unique() # fetch from index
# array([1970-01-16 143:00:00, 1970-01-16 139:00:00, 1970-01-16 130:00:00], dtype=datetime64[ns])

df.set_index([ndx,date]).reset_index()['date'].unique() # fetch from column
# array([2013-02-16 15:00:00, 2013-02-16 11:00:00, 2013-02-16 02:00:00], dtype=object)

由于这些操作,我不会期望 1970 年有任何结果。想法?

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这是一个麻木的错误

见下文

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#numpy-datetime64-dtype-and-1-6-dependency

https://github.com/pydata/pandas/issues/2872

于 2013-02-16T21:07:09.197 回答