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我面临的问题与如何解决 HDFStore Exception: cannot find the correct atom type中提出的问题相同。

我将其简化为 pandas 文档Storing Mixed Types in a Table 中给出的示例。

这个例子的重点是appendaDataFrame有一些缺失值到 a HDFStore。当我使用示例代码时，我最终得到一个atom type error.

df_mixed
Out[103]: 
          A         B         C  bool           datetime64  int  string
0 -0.065617 -0.062644 -0.004758  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
1  1.444643  1.664311 -0.189095  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
2  0.569412 -0.077504 -0.125590  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
3       NaN       NaN  0.563939  True                  NaN    1     NaN
4       NaN       NaN -0.618218  True                  NaN    1     NaN
5       NaN       NaN  1.477307  True                  NaN    1     NaN
6 -0.287331  0.984108 -0.514628  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
7 -0.244192  0.239775  0.861359  True  2001-01-02 00:00:00    1  string

store=HDFStore('df.h5')
store.append('df_mixed', df_mixed, min_itemsize={'values':50})

...
Exception: cannot find the correct atom type -> [dtype->object,items->Index([datetime64, string], dtype=object)] object of type 'Timestamp' has no len()

如果我按照链接帖子（杰夫的回答）中的建议强制执行dtype有问题的类型（实际上是object那些类型），我仍然会遇到相同的错误。我在这里想念什么？

dtypes = [('datetime64', '|S20'), ('string', '|S20')]

store=HDFStore('df.h5')
store.append('df_mixed', df_mixed, dtype=dtypes, min_itemsize={'values':50})

...
Exception: cannot find the correct atom type -> [dtype->object,items->Index([datetime64, string], dtype=object)] object of type 'Timestamp' has no len()

感谢您的见解

解决了

我正在使用pandas0.10 并切换到0.11-dev。正如 Jeff 推断的那样，问题在于NaN 与 NaT。

出品的前熊猫版

df_mixed.ix[3:5,['A', 'B', 'string', 'datetime64']] = np.nan such that

2  0.569412 -0.077504 -0.125590  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
3       NaN       NaN  0.563939  True                  NaN    1     NaN

而后一个版本

2  0.569412 -0.077504 -0.125590  True  2001-01-02 00:00:00    1  string
3       NaN       NaN  0.563939  True                  NaT    1     NaN
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1 回答 1

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问题是您的 datetime64[ns] 系列中的 NaN。这些必须是 NaT。你是如何构建这个框架的？你用的是什么熊猫版本？

你可以使用 0.11-dev 吗？（这里还有几个选项）。试试这个：

df['datetime64'] = Series(df['datetime64'],dtype='M8[n2]')

此外，这里还有一些更有用的链接： http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/cookbook.html#hdfstore

于 2013-03-28T10:13:25.987 回答