TypeError：无法从 ndarray 中减去 DatetimeArray答案

【问题标题】：TypeError: cannot subtract DatetimeArray from ndarrayTypeError：无法从 ndarray 中减去 DatetimeArray
【发布时间】：2020-12-17 05:13:31
【问题描述】：

我的数据框中有两列 - 开始日期和完成日期（这是一个时间戳）。我想通过找出差异来计算运行时间。当我运行下面的代码时，我收到错误：TypeError: cannot subtract DatetimeArray from ndarray。我也无法将完成日期列拆分为日期和时间，因此我可以用另一种方式计算运行时间。

# calculate runtime 
pd.to_datetime(df.start_date)
pd.to_datetime(df.finish_date)

diff = pd.to_datetime(df.finish_date) - pd.to_datetime(df.start_date)

这是数据框的样子： df

file_name                unique_id                                      start_date                         finish_date
        
file1         1716b94a8d8d83c8fffe4bdd14d536ae1ee9cba6bf17e6...   2020-09-03T16:18:38.929863799Z          2020-09-03T16:20:17.615093582Z
        
file2         87ff84ab119b798312230fceb3a8730fe74669a373650a...   2020-09-03T16:26:25.075167073Z          2020-09-04T00:04:39.702686798Z

我该怎么做-

是否找到完成日期和开始日期之间的差异？
将列拆分为日期和时间。

【问题讨论】：

标签： pandas python-datetime

【解决方案1】：

假设您要计算日期之间的天数，那么这是一种解决方案：

import datetime as dt
diff = (pd.to_datetime(df.finish_date) - pd.to_datetime(df.start_date)).dt.days

编辑

另一种选择是

Start = pd.to_datetime(df.finish_date)
End  = pd.to_datetime(df.start_date)
End.subtract(Start)

示例：这里我选择计算 df 中的日期与现在之间的差异。

metric_id device_id            timestamp  cpu_5min  vol_max
0          device_1  2020-12-04 05:15:00     116.0    734.0
1          device_1  2020-12-04 05:30:00     213.0    325.0
2          device_1  2020-12-04 05:35:00     427.0    668.0
3          device_2  2020-12-04 05:15:00     540.0      NaN
4          device_2  2020-12-04 05:30:00     127.0      NaN
5          device_2  2020-12-04 05:35:00     654.0      NaN

和

df['tDATE'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df['DIFF1'] = (df['tDATE'] - dt.datetime.now()).dt.days  #method 11
df['DIFF2'] = df['tDATE'].subtract(dt.datetime.now()) #method2

metric_id device_id            timestamp  cpu_5min  vol_max  \
0          device_1  2020-12-04 05:15:00     116.0    734.0   
1          device_1  2020-12-04 05:30:00     213.0    325.0   
2          device_1  2020-12-04 05:35:00     427.0    668.0   
3          device_2  2020-12-04 05:15:00     540.0      NaN   
4          device_2  2020-12-04 05:30:00     127.0      NaN   
5          device_2  2020-12-04 05:35:00     654.0      NaN   

metric_id               tDATE  difd  DIFF1                     DIFF2  
0         2020-12-04 05:15:00   -14    -14 -14 days +22:13:26.627607  
1         2020-12-04 05:30:00   -14    -14 -14 days +22:28:26.627607  
2         2020-12-04 05:35:00   -14    -14 -14 days +22:33:26.627607  
3         2020-12-04 05:15:00   -14    -14 -14 days +22:13:26.627607  
4         2020-12-04 05:30:00   -14    -14 -14 days +22:28:26.627607  
5         2020-12-04 05:35:00   -14    -14 -14 days +22:33:26.627607

编辑：使用时间戳

从下面的 cmets 可以看出，上面的示例需要准备，因为您正在使用此时间戳记。请注意，这就是为什么在提问时提供足够的信息很重要（例如，您正在处理什么样的数据）。当涉及到日期时，这一点甚至更重要，因为有许多格式。这是您在 cmets 中提供的日期格式的示例：

import datetime as dt

Date = '2020-09-03T16:18:38.929863799Z'
Date2  = '2020-10-03T16:18:38.929863799Z'

这里有Timestamps，所以第一步是将它们转换为datetime，然后使用to_pydate（它曾经被称为Timestamp.to_datetime()，但现在已弃用。

Date = pd.to_datetime(Date)
Date2  = pd.to_datetime(Date2)

DATE_1 = Date.to_pydatetime()
DATE_2 = Date2.to_pydatetime()

之后您可以计算差异

DIFF = (pd.to_datetime(DATE_1) -pd.to_datetime(DATE_2))

这是Timedelta('-30 days +00:00:00')

【讨论】：

更像是几分钟，而不是几天。
试过了，我得到了同样的错误：cannot subtract DatetimeArray from ndarray
感谢您的详细解释。我很感激。我收到一个错误：UFuncTypeError: ufunc 'subtract' cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('O') 在我看来，我的数据框中的日期时间时间戳的数据类型不正确。我从来没有见过这么多不同的错误。
您如何使用2020-09-03T16:18:38.929863799Z 格式的时间来处理您的示例，或者将时间戳转换为您希望能够使用减法函数的格式？
我已经完成了处理时间戳的答案。如果它是您要查找的内容，请将其选中，以便它从未回答的问题中消失。