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我有一个系列 s1，它的类型为 datetime，并且有一个时间表示开始时间和结束时间之间的范围 - 典型值为 7 天、4 小时 5 分钟等。我有系列 s2，其中包含整数在那个时间范围内发生的事件。

我想通过以下方式计算事件频率：

event_freq = s1 / s2

我得到错误：

不能对没有 datetime64[ns] 类型的系列/ndarray 或 timedelta 的 rhs 的系列进行操作

解决此问题的最佳方法是什么？

提前致谢！

s1 的示例是：

some_id

1          2012-09-02 09:18:40
3          2012-04-02 09:36:39
4          2012-02-02 09:58:02
5          2013-02-09 14:31:52
6          2012-01-09 12:59:20

s2 的示例是：

some_id
1           3
3           1
4           1
5           2
6           1
8           1
10          3
12          2
4

1 回答 1

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这可能是一个错误，但有效的是对底层 numpy 数组进行操作，如下所示：

import pandas as pd
from pandas import Series

startdate = Series(pd.date_range('2013-01-01', '2013-01-03'))
enddate = Series(pd.date_range('2013-03-01', '2013-03-03'))

s1 = enddate - startdate
s2 = Series([2, 3, 4])

event_freq = Series(s1.values / s2)

以下是系列：

>>> s1
0   59 days, 00:00:00
1   59 days, 00:00:00
2   59 days, 00:00:00
dtype: timedelta64[ns]

>>> s2
0    2
1    3
2    4
dtype: int64

>>> event_freq
0   29 days, 12:00:00
1   19 days, 16:00:00
2   14 days, 18:00:00
dtype: timedelta64[ns]
于 2013-08-09T11:26:16.873 回答