Python 如何在熊猫系列中添加时间戳？

我正在尝试创建带有时间戳字段的Pandas Series对象

start

：

a = pd.Series(index=['preceding_id', 'file', 'start'],  dtype=[np.int, np.str, np.datetime64], )

它失败的原因是

TypeError: data type not understood

有人能解释一下我做错了什么吗？
我一直在寻找pandas中的Date和datetime对象，但文档只说明了如何将其用作索引-这不是我想要的

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谢谢大家!

一个系列只能有一种数据类型。如果要在一个系列中存储多个类型，系列的类型将是

object

，即通用Python类型

In [12]: Series([1, 'some string', pd.to_datetime('2014-01-01')])
Out[12]: 
0                      1
1            some string
2    2014-01-01 00:00:00
dtype: object

这没问题。组成元素的类型被保留。例如，上面系列中的时间戳仍然是一个时间戳，我们可以通过访问它看到这一点

In [13]: Series([1, 'some string', pd.to_datetime('2014-01-01')])[2]
Out[13]: Timestamp('2014-01-01 00:00:00', tz=None)

---

总之，不要指定数据类型。通常，在没有您的帮助的情况下，可以正确处理它们。

一个系列只能有一种数据类型。如果要在一个系列中存储多个类型，系列的类型将是

object

，即通用Python类型

In [12]: Series([1, 'some string', pd.to_datetime('2014-01-01')])
Out[12]: 
0                      1
1            some string
2    2014-01-01 00:00:00
dtype: object

这没问题。组成元素的类型被保留。例如，上面系列中的时间戳仍然是一个时间戳，我们可以通过访问它看到这一点

In [13]: Series([1, 'some string', pd.to_datetime('2014-01-01')])[2]
Out[13]: Timestamp('2014-01-01 00:00:00', tz=None)

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总之，不要指定数据类型。一般来说，它们在没有您的帮助的情况下会得到正确处理。

您确定不需要数据帧吗

如果是这样的话，它看起来就像：

data = {'preceeding_id': [list of ids],
        'file': [list of files], 
        'start': [list of timestamps]}

df = pd.DataFrame(data)
df.start = pd.to_datetime(df.start)

---

或者，如果您正在从文件或其他内容中读取数据，则可以轻松地对Panda的大多数I/O函数使用

parse_dates=True

。事实上，Pandas在指定正确的数据类型方面非常出色。

您确定不需要数据帧吗

如果是这样的话，它看起来就像：

data = {'preceeding_id': [list of ids],
        'file': [list of files], 
        'start': [list of timestamps]}

df = pd.DataFrame(data)
df.start = pd.to_datetime(df.start)

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或者，如果您正在从文件或其他内容中读取数据，则可以轻松地对Panda的大多数I/O函数使用

parse_dates=True

。实际上，Pandas在分配正确的数据类型方面非常出色。

是的，最终我想要一个数据帧。我考虑使用电子表格/数据框之类的东西，然后在给定事件上添加行/系列。因为我没能让一行正常工作，所以我没有尝试数据帧。是的，最终我想要一个数据帧。我考虑使用电子表格/数据框之类的东西，然后在给定事件上添加行/系列。因为我没有设法让一行正常工作，所以我没有尝试数据帧。