无法使用钟摆来解析系列中的日期，但可以一个一个地工作

Question

我正在尝试使用 pendulum 解析日期。我有一个 TimeStamp 约会对象，所以我做了以下事情：

df['aux']=df['Date'].dt.date
df['p_date']=df.aux.apply(lambda x: pendulum.parse(x))

这会带来以下错误：

AttributeError: 'DateTime' object has no attribute 'nanosecond'

但如果我这样做，就像：

pendulum.parse(df.aux[0])

解析没问题。我以为 apply(lambda x:) 对 Series 的所有行应用了相同的函数，但现在它不起作用了。发生什么事了？

示例代码：

dates=pd.Series(['2018-03-20','2019-03-21'])
dates.apply(lambda x: pendulum.parse(x)) #Doesn't work
pendulum.parse(dates[0]) #Works

Answer 1

由于pandas在github中没有nanosecond，因此将其转换为str，而不是收到以下错误

'DateTime' object has no attribute 'nanosecond'

dates.apply(lambda x: str(pendulum.parse(x)))
Out[256]: 
0    2018-03-20T00:00:00+00:00
1    2019-03-21T00:00:00+00:00
dtype: object

Answer 2

我认为你必须在最后使用 .naive()

dates.apply(lambda x: pendulum.parse(x).naive()) #works

查看此线程：https://github.com/sdispater/pendulum/issues/246

It seems that pandas tries to convert the timezone aware datetime to it's own timestamp representation, but that conversion isn't triggered with the naive datetime. I don't think anyone is at fault here, as a user of both pendulum and pandas it makes it difficult to use them together.

无法使用钟摆来解析系列中的日期，但可以一个一个地工作

Can't use pendulum to parse dates in Series, but works one by one

python

date

pandas

pendulum