Python DatetimeIndex无法对数据系列执行操作

在计算序列中值时，我看到“DatetimeIndex无法执行中值运算”的错误。 对此有什么建议吗？谢谢

复制代码如下

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': pd.date_range("2012", periods=3, freq='D')}) 
df['a'].median() 
...
TypeError: DatetimeIndex cannot perform the operation median 

---

只有将列转换为本机unix时间格式，获取中间值并转换回日期时间，才有可能：

df = pd.DataFrame({'a': pd.date_range("2012", periods=3, freq='D')}) 
m = np.median(df['a'].to_numpy().astype(np.int64)) 
print (pd.Timestamp(m))
2012-01-02 00:00:00

详细信息：

print (df['a'].to_numpy().astype(np.int64))
[1325376000000000000 1325462400000000000 1325548800000000000]

另一个想法，谢谢@cs95:

print (pd.Timestamp(df['a'].astype(np.int64).median()))
2012-01-02 00:00:00

---

只有将列转换为本机unix时间格式，获取中间值并转换回日期时间，才有可能：

df = pd.DataFrame({'a': pd.date_range("2012", periods=3, freq='D')}) 
m = np.median(df['a'].to_numpy().astype(np.int64)) 
print (pd.Timestamp(m))
2012-01-02 00:00:00

详细信息：

print (df['a'].to_numpy().astype(np.int64))
[1325376000000000000 1325462400000000000 1325548800000000000]

另一个想法，谢谢@cs95:

print (pd.Timestamp(df['a'].astype(np.int64).median()))
2012-01-02 00:00:00

---

pd.Timestamp（df['a'].astype（int）.media（））

？@cs95-我得到了

TypeError:无法从[datetime64[ns]]到[int32]

@cs95-我认为它似乎与版本有关，对我来说，工作

np.int64

而不是

int

所以int64工作，但不工作？这可能是1.1中的增强功能（我正在使用）。跟进：为什么不为系列中位数工作，但对熊猫中位数工作良好？

pd.Timestamp（df['a'].astype（int.media（））

？@cs95-我得到了

TypeError:无法键入从[datetime64[ns]]到[int32]

@cs95-我认为这似乎取决于熊猫的版本，对于我来说，使用的是

np.int64

而不是

int

那么int64可以工作，但不能工作？这可能是1.1（我正在使用）中的增强。跟进：为什么不为系列中值工作，但为熊猫中值工作？