Python 如何在linregress scipy中使用数据帧中的datetime字段？

当我尝试从

数据帧
回归
日期
和
关闭
字段时，我不断得到
错误

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“C:\Python34\lib\site packages\scipy\stats\u stats\u mstats\u common.py”>第75行，在linregress中
xmean=np.平均值（x，无）
文件“C:\Python34\lib\site packages\numpy\core\fromneric.py”，第2942行，in>mean
out=out，**kwargs）
文件“C:\Python34\lib\site packages\numpy\core\u methods.py”，第65行，in>\u
ret=umr_和（arr、轴、数据类型、out、keepdims）
TypeError:ufunc add无法使用类型为dtype（'dtype'）的操作数
我正在使用的代码

import openpyxl,os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
import pandas_datareader as pdr
from scipy.stats import linregress

start = datetime.datetime(2010,1,1)
end = datetime.datetime(2017,11,10)
i = NSE/CHENNPETRO
df = pdr.DataReader(i, 'quandl', start, end)
# df = df.iloc[::-1]
linregress(df.index,df['Close'])

如果有人能帮我，或者指点我去哪里看，我会最伟大的

TIA
Scipy只能对数值进行线性回归；它不知道如何处理日期。最好的方法可能是将日期转换为数字（如天数、秒数等）。以下是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'x': np.arange(1000) + np.random.randn(1000)},
                    index=pd.date_range('2012', periods=1000, freq='D'))
data.head()
#  x
# 2012-01-01 -0.475795
# 2012-01-02 -0.222100
# 2012-01-03  2.494785
# 2012-01-04  3.237799
# 2012-01-05  4.412078

现在我们可以使用pandas查找自第一个索引以来的天数：

# compute days since the first date in the index
delta = (data.index - data.index[0])
days = delta.days

根据您的数据，使用小时、分钟、秒等可能更有意义

以此作为输入，线性回归将起作用：

from scipy.stats import linregress
linregress(days, data.x)
# LinregressResult(slope=0.99979977545856191, intercept=0.085015417311694819, rvalue=0.99999344600423345, pvalue=0.0, stderr=0.00011458241597036779)

我想在这里添加使用pandas.to_numeric（args）的可能性，这很有用。@jakevdp-我不理解您的时间增量部分。如果我尝试“seconds=delta.seconds”，代码将失败。data.index-data.index[0]的结果是返回一个int64值列表。这如何与时间戳一起使用？？