python - Pandas 将数据帧与包含日期时间的系列进行比较

Question

我正在尝试将 Dataframe 与 Series 进行比较，以检查 df 中的某一行是否等于该系列，例如

import pandas as pd
import datetime as dt

d = pd.DataFrame([[1, dt.datetime(1990,12,10)],
                  [2, dt.datetime(1990,12,11)]])
s = d.loc[0].copy()

print(d == s)  # or d.gt(s) which should do the same

这会因以下错误而中断

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'

比较值会产生预期的结果:

d.values == s.values
array([[ True,  True],
       [False, False]], dtype=bool)

此外，使用字符串不会引发此错误:

d = pd.DataFrame([[1, "a"], [2, "b"]])

s = d.loc[1].copy()

print(s == d)
#       0      1
#0   True   True
#1  False  False

这是 pandas 中的错误还是我做错了什么？

编辑:

我正在使用 python 3.6 和 pandas 0.20.3

我在 pandas github 上打开了一个问题: 17411

Answer 1

放弃

正如评论中提到的，(可能值得添加到问题中)这适用于字符串，所以我不明白为什么它不适用于日期时间

github 上的讨论 here表明关于日期时间与数字相比是否应该为假的争论正在进行中。

<小时/>

如果打印 d 和 s，您将得到以下结果:

d:

   0          1
0  1 1990-12-10
1  2 1990-12-11

s:

0                      1
1    1990-12-10 00:00:00
Name: 0, dtype: object

在 s 中，左侧的数字 0,1 是索引(这是 s == d 比较的关键)，因此您的代码正在比较 1 到 1，然后到 2 到 1990-12-10 00:00:00 - 这就是您收到错误的原因。

<小时/>

至于为什么这适用于值 - .values 返回没有索引的 numpy 数组，因此比较是在您期望的形状上完成的，而不是考虑索引。