如何将 'ndarray' 列 dtype 从 '<M8[us]' 转换为字符串？

Question

我尝试了很多东西，但似乎无法让它发挥作用。本质上，我想这样做是因为当我尝试将此 ndarray 转换为 DataFrame 时发生错误。在 Dataframe 中查找缺失的 Datetime64 值时出现以下错误：

“越界纳秒时间戳：1-01-01 00:00:00”

因此，我希望将这些 DateTime64 列转换为字符串并在 ndarray 中重新编码“1-01-01 00:00:00”，然后将它们转换回 DataFrame 中的 DateTime 变量，以避免遇到上面显示的错误.

with sRW.SavReaderNp('C:/Users/Sam/Downloads/data.sav') as reader:
record = reader.all()

打印：

[(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '2019-08-05T00:00:00.000000',
(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '2019-08-05T00:00:00.000000',
(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '0001-01-01T00:00:00.000000',)]

Answer 1

首先请检查您的帖子是否有效，即包含可运行代码。 您的示例返回语法错误，并且您尝试解释的代码根本不存在。

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但是，我假设您的数据看起来像

arr = [(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '2019-08-05T00:00:00.000000'),
(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '2019-08-05T00:00:00.000000'),
(b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207', 250000., '0001-01-01T00:00:00.000000')]

看起来转换为类似的数据框

df = pd.DataFrame(arr, columns=['ID', 'value', 'date'])

#                                         ID  ...                        date
# 0  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  ...  2019-08-05T00:00:00.000000
# 1  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  ...  2019-08-05T00:00:00.000000
# 2  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  ...  0001-01-01T00:00:00.000000

那么您尝试将日期字符串转换为日期时间对象可能是

df.date = pd.to_datetime(df.date)

# OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

这会导致您在问题中发布的错误消息。

您可以使用pd.to_datetime 的errors kwarg 捕获这些解析错误：

df.date = pd.to_datetime(df.date, 'coerce')

#                                         ID     value       date
# 0  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  250000.0 2019-08-05
# 1  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  250000.0 2019-08-05
# 2  b'61D8894E-7FB0-3DE6-E053-6C04A8C01207'  250000.0        NaT