python - ValueError：缓冲区 dtype 不匹配，预期为“float64_t”但得到“float”

Question

有一个 DataFrame 'modtso'：

In [4]: modtso
Out[4]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 74006 entries, 2002-07-27 15:00:00 to 2010-12-31 22:58:08
Data columns:
0    74006  non-null values
dtypes: float32(1)

In [5]: modtso[1:10]
Out[5]: 
                         0
2002-07-27 16:01:53   9.336845
2002-07-27 16:58:08   9.337487
2002-07-27 18:00:00   9.343308
2002-07-27 19:01:53   9.364368
2002-07-27 19:58:08   9.389445
...

现在我想重新采样如下：

a=modtso.resample('D',how='std')

它会引发异常：

ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'float64_t' but got 'float'

有什么问题？我该如何解决？谢谢

Answer 1

这在 0.10 中的 0.11-dev 上完全支持我认为它会起作用，但是对于几乎任何操作，您的 float32 将变为 float64

和 FYI 显式转换类型

df.astype('float64')

请参阅此处的示例 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/whatsnew.html#v0-11-0-march-2013

Answer 2

这样做可以解决这个问题：

from numpy import float64
remod=float64(modtso[0]).resample('D',how=['std'])