Pandas

Question

我在使用 map 应用函数时遇到了一个非常奇怪的 "bug"。

这是您可以用来重现问题的示例 csv：

DATE
2017-03-12 02:59:00
2017-03-12 03:59:00

以下是我使用的代码：

import pandas as pd
import datetime

df = pd.read_csv('example.csv', parse_dates = ['DATE'])

df['TIMESTAMP_C'] = [str(x.timestamp()) for x in df['DATE']]
df['TIMESTAMP_H'] = df['DATE'].map(datetime.datetime.timestamp).map(str)

下面是输出数据框：

                 DATE   TIMESTAMP_C   TIMESTAMP_H
0 2017-03-12 02:59:00  1489287540.0  1489309140.0
1 2017-03-12 03:59:00  1489291140.0  1489309140.0

因此，如您所见，使用 map 函数 return 的时间戳是相同的，但不正确。我想知道为什么 list comprehension return 是正确的。这可能不是错误，只是我在使用 map 函数时犯了一些错误，但是，我真的很想使用它，因为它可以大大加快计算速度。

编辑：我不是在问怎么做，我是在问为什么我这样做return 不同的结果

Answer 1

地图功能运行良好。您正在传递一个 "unbound" 方法，它属于 datetime.datetime class，即 datetime.datetime.timestamp，并且您正在向它传递一些 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp 对象。你不应该期望它会起作用，我很惊讶它没有抛出错误。

相反，您想使用 pd.TimeStamp class 的 .timestamp 方法，所以：

In [3]: df.DATE.map(pd.Timestamp.timestamp).map(str)
Out[3]:
0    1489287540.0
1    1489291140.0
Name: DATE, dtype: object

Pandas - 地图函数的错误行为

Pandas - wrong behavior of map function

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