Python 浮点数到uint16的转换以numpy为单位放大数字？

我的数据从1947年到2012年每日

indate

s，从1997年到2012年

outdate

s。我不明白下面的几行怎么会导致一个

月toadd=62844

（这会导致一些时间偏移）。是否可以转换为uint16以便在循环中使用？为什么，人们能做些什么呢

以下行适用于

INDATUMA

和

UTDATUMA

格式为20071231的数据，例如，日期解析似乎适用于

indate

和

outdate

，这些值是有意义的。 （我展示的代码比严格必要的代码要多，因为我关于什么应该起作用的假设在某些地方显然是错误的，所以可能我在什么中断上是错误的。数据结构来自pandas。）

---

最后一行显示了一个循环，该循环在

x=3174

处中断，其中

月份toadd=62844

，这对我使用的日期范围没有意义。

熊猫系列中整数的默认数据类型是

int64

——一个有符号的64位整数

In [82]: pd.Series([-2692]).dtype
Out[82]: dtype('int64')

如果使用

astype

将数据类型转换为

uint16

——一个无符号的16位整数，则

int64

值（不在可表示为

uint16

的int范围内）将转换为

uint16

值。例如，负的

int64

-2692作为

uint16

映射到62844：

In [80]: np.array([-2692], dtype='int64').astype('uint16')
Out[80]: array([62844], dtype=uint16)

---

以下是可表示为

int64

s的整数范围：

In [83]: np.iinfo('int64')
Out[83]: iinfo(min=-9223372036854775808, max=9223372036854775807, dtype=int64)

以下是可表示为

uint16

s的整数范围：

In [84]: np.iinfo('uint16')
Out[84]: iinfo(min=0, max=65535, dtype=uint16)

---

要调试这样的问题，隔离显示问题的玩具示例是很有用的。例如，如果您运行

for i in range(0,originalN):
    monthstoadd = all_treatments.iloc[i,emcolix].astype('uint16')
    if monthstoadd == 62844:
        print(all_treatments.iloc[i,emcolix])
        print(all_treatments.iloc[i,emcolix].dtype)
        break

---

然后在调用

astype

之前，您将看到

all\u treatments.iloc[i，emcolix]

的值，以及

dtype

。这将是发现问题根源的良好起点。

谢谢，我早就料到了。我没有负值，最大值是几千，在uint16的范围内。或者uint16仍然会中断循环解析？所有治疗['extramonths']的数据类型是什么？在循环中使用

uint16

应该没有问题。谢谢，我正在仔细检查我的值是否有负片。也就是说，-2692将是数据中的一个主要编码错误（某人在进入医院224年前离开医院-这仍然与我检查的日期范围不一致）。

for i in range(0,originalN):
    monthstoadd = all_treatments.iloc[i,emcolix].astype('uint16')
    if monthstoadd == 62844:
        print(all_treatments.iloc[i,emcolix])
        print(all_treatments.iloc[i,emcolix].dtype)
        break