Почему pandas DataFrame.append () выдает ошибку со значениями часового пояса? - PullRequest
Новая
       9

Почему pandas DataFrame.append () выдает ошибку со значениями часового пояса?

0 голосов
/ 05 июня 2018

У меня есть фрейм данных, который добавляется в цикл (если есть лучший способ итеративно добавлять строки в конец фрейма данных, тогда предложения приветствуются).Следующий фрагмент кода выдает ошибку: 

import pandas as pd
import pytz
import datetime

x = 'astring'
t = (datetime.datetime(2018, 5, 31, 13, 15, 17, tzinfo=pytz.utc), datetime.datetime(2100, 5, 31, tzinfo=pytz.utc))
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
df = df.append({'a': x, 'b': t[0], 'c': t[1]}, ignore_index=True)

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-161-0df455a78607> in <module>()
      2 t = (datetime.datetime(2018, 5, 31, 13, 15, 17, tzinfo=pytz.utc), datetime.datetime(2100, 5, 31, tzinfo=pytz.utc))
      3 df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
----> 4 df = df.append({'a': x, 'b': t[0], 'c': t[1]}, ignore_index=True)

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py in append(self, other, ignore_index, verify_integrity)
   5192 
   5193     _shared_docs['pivot_table'] = """
-> 5194         Create a spreadsheet-style pivot table as a DataFrame. The levels in
   5195         the pivot table will be stored in MultiIndex objects (hierarchical
   5196         indexes) on the index and columns of the result DataFrame

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/reshape/concat.py in concat(objs, axis, join, join_axes, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, copy)
    211     a  1
    212     >>> df6 = pd.DataFrame([2], index=['a'])
--> 213     >>> df6
    214        0
    215     a  2

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/reshape/concat.py in get_result(self)
    406             mgrs_indexers = []
    407             for obj in self.objs:
--> 408                 mgr = obj._data
    409                 indexers = {}
    410                 for ax, new_labels in enumerate(self.new_axes):

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in concatenate_block_managers(mgrs_indexers, axes, concat_axis, copy)
   5201     expanded label indexer
   5202     """
-> 5203     mult = np.array(shape)[::-1].cumprod()[::-1]
   5204     return _ensure_platform_int(
   5205         np.sum(np.array(labels).T * np.append(mult, [1]), axis=1).T)

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in concatenate_join_units(join_units, concat_axis, copy)
   5330 
   5331     # see if we are only masking values that if putted
-> 5332     # will work in the current dtype
   5333     try:
   5334         nn = n[m]

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in <listcomp>(.0)
   5330 
   5331     # see if we are only masking values that if putted
-> 5332     # will work in the current dtype
   5333     try:
   5334         nn = n[m]

/usr/local/envs/py3env/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/internals.py in get_reindexed_values(self, empty_dtype, upcasted_na)
   5601     for ax, indexer in indexers.items():
   5602         mgr_shape[ax] = len(indexer)
-> 5603     mgr_shape = tuple(mgr_shape)
   5604 
   5605     if 0 in indexers:

TypeError: data type not understood

Тем не менее, следующий фрагмент отлично работает: 

x = 'astring'
t = (datetime.datetime(2018, 5, 31, 13, 15, 17), datetime.datetime(2100, 5, 31))
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
df = df.append({'a': x, 'b': t[0], 'c': t[1]}, ignore_index=True)

И, как ни странно, это тоже нормально: 

t = (datetime.datetime(2018, 5, 31, 13, 15, 17, tzinfo=pytz.utc), datetime.datetime(2100, 5, 31, tzinfo=pytz.utc))
df = pd.DataFrame(columns=['b', 'c'])
df = df.append({'b': t[0], 'c': t[1]}, ignore_index=True)

Чего мне не хватает?Я просто добавляю здесь больше подробностей, потому что StackOverflow жалуется, что мне «нужно больше подробностей», чтобы отправить этот вопрос, потому что я думаю, что быть исключительно многословным - это хорошо.Кто знал? 

pandas==0.23.0
pytz==2016.7

1 Ответ

0 голосов
/ 05 июня 2018

Это похоже на проблему совместимости между версиями библиотек pandas и pytz.

Мне удалось воспроизвести ошибку, полученную в Datalab, и я смог ее решить путем обновлениядо pandas==0.23.0 (я использовал значение по умолчанию 0.22.0, поставляемое с новым экземпляром Datalab) и pytz==2018.4.Кроме того, в соответствии с некоторыми другими сообщениями о переполнении стека, с numpy могут возникнуть некоторые проблемы, поэтому для двойной проверки я использую numpy==1.14.3.

, чтобы обновить библиотеку.версии, вы должны:

  1. Создать новую записную книжку и запустить команду !pip install --upgrade pandas в первой ячейке.Это установило pytz==2018.4 для меня, но если это не так, вы можете попробовать установить его вручную.
  2. Перезапустите ядро, нажав на опцию «Сбросить сеанс» в Datalab.
  3. Запустите ваш код еще раз и посмотрите, работает ли он сейчас:

Добавьте следующие строки, чтобы убедиться, что упомянутые версии используются: 

print(pd.__version__)
print(pytz.__version__)
print(np.__version__)
...