python - Pandas datetime64列的中位数

有没有一种方法可以计算并以datetime格式返回datetime列的中位数？
我想计算datetime64 [ns]格式的python列的中位数。以下是该列的示例:

df['date'].head()

0   2017-05-08 13:25:13.342
1   2017-05-08 16:37:45.545
2   2017-01-12 11:08:04.021
3   2016-12-01 09:06:29.912
4   2016-06-08 03:16:40.422

名称:recency，dtype:datetime64 [ns]

我的目标是使中位数与上述日期列的日期时间格式相同:

尝试转换为np.array:

median_ = np.median(np.array(df['date']))

但这引发了错误:

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

转换为int64，然后计算中位数并尝试将格式返回给datetime无效

df['date'].astype('int64').median().astype('datetime64[ns]')

最佳答案

仅取中间值怎么样？

dates = list(df.sort('date')['date'])
print dates[len(dates)//2]

如果表格已排序，您甚至可以跳过一行。

关于python - Pandas datetime64列的中位数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43889611/