TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('<M8[ns]')

Question

我正在尝试为某些数据设置 ARIMA 模型，为此，我在我的时间序列中使用了 'autocorrelation_plot()'。但是它会生成标题中的错误。

我有一个属性 table 由日期和时间字段组成。 我提取了它们（在将属性 table 转换为 numpy table 之后），将它们放入 'datetime' 变量并将它们全部附加到列表中：

   O,A = [],[]
   dt = datetime.strptime(dt1, "%Y/%m/%d %H:%M")
   A.append(dt)

然后我尝试创建时间序列并打印它们以确保结果：

   data2 = pd.Series(A, O)
   print data2

结果令人满意，直到我决定 auto-correlate :

Auto-correlation 命令：

autocorrelation_plot(data2)

执行此命令后，returns：

TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('M8[ns]') and dtype('M8[ns]')

我想这是由于 datetime.strptime 转换为 numpy 造成的？ 我尝试遵循先前问题的一些建议 , ...，徒劳。

最小可重现示例：

  from pandas import datetime
  from pandas import DataFrame
  import pandas as pd
  from matplotlib import pyplot as plt
  from pandas.tools.plotting import autocorrelation_plot

  arr = arcpy.da.TableToNumPyArray(inTable ,("PROVINCE","ZONE_CODE","MEAN", "Datetime","Time"))
  arr_length = len(arr)
  j = 1
  O,A = [],[]
  while j<=55: #I have 55 provinces
       i = 0
       while i<arr_length:
           if arr[i][1]== j:
               O.append(arr[i][2])
               c = str(arr[i][3])
               d = str(c[0:4]+"/"+c[5:7]+"/"+c[8:10])
               t = str(arr[i][4])
               if t=="10":
                   dt1 = str(d+" 10:00")
               else:
                   dt1 = str(d+" 14:00")
               dt = datetime.strptime(dt1, "%Y/%m/%d %H:%M")

               A.append(dt)
           i = i+1
       data2 = pd.Series(A, O)
       print data2
       autocorrelation_plot(data2)
       del A[:]
       del O[:]
       j += 1

结果截图： results

Answer 1

我找到了一个解决方案，它看起来很野蛮，但它确实有效！

我刚刚用pd.Series“重建”了pd.Series()我有：

data2 = pd.Series(O, A)
autocorrelation_plot(pd.Series(data2))
plt.show()

Answer 2

我用它来解决我的问题：

import matplotlib.dates as mpl_dates
df.reset_index(inplace=True)
df['Date']=df['Date'].apply(mpl_dates.date2num)
df = df.astype(float)