在以下示例中，为什么.astype('timedelta64[D]')无法转换ndarray？
df = pd.DataFrame(pd.date_range('2017-01-01', periods=5, freq='W'), columns=['Val'])
df['Base'] = pd.datetime(2015, 1, 1)
df['Days'] = (df['Val'] - df['Base']).astype('timedelta64[D]') # Success
df['FailCast'] = (df['Val'].values - df['Base'].values).astype('timedelta64[D]') # Failure
print (df)
Val Base Days FailCast
0 2017-01-01 2015-01-01 731.0 731 days
1 2017-01-08 2015-01-01 738.0 738 days
2 2017-01-15 2015-01-01 745.0 745 days
3 2017-01-22 2015-01-01 752.0 752 days
4 2017-01-29 2015-01-01 759.0 759 days
特别要考虑的是，在以下情况下将其作为单独的操作应用时，它将成功转换值：
df['FailCast'] = df['FailCast'].astype('timedelta64[D]') # Success!
最佳答案
实际上，您称“成功”的情况实际上似乎有些失常。它是一个float64而不是请求的timedelta64。
为什么？
为什么是float64？由于该方法：
pandas.dtypes.cast.astype_nansafe()
在其中显示以下行：
result = arr.astype(dtype).astype(np.float64)
调用此路径是因为以下行：
(df['Val'] - df['Base']).astype('timedelta64[D]')
调用：
NDFrame.astype，其中此行：(df['Val'].values - df['Base'].values).astype('timedelta64[D]')
调用
numpy.ndarray.astype()。差异是由于中间产品的类型不同。
底线：
在numpy数组上调用
astype()的行为与在熊猫系列上调用astype()的行为不同。测试代码：
df = pd.DataFrame(pd.date_range('2017-01-01', periods=5, freq='W'),
columns=['Val'])
df['Base'] = pd.datetime(2015, 1, 1, 12)
df['Days'] = (df['Val'] - df['Base']).astype('timedelta64[D]') # Success
df['FailCast'] = (df['Val'].values - df['Base'].values).astype(
'timedelta64[D]') # Failure
print(df)
print(df.dtypes)
结果：
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'numpy.ndarray'>
Val Base Days FailCast
0 2017-01-01 2015-01-01 731.0 731 days
1 2017-01-08 2015-01-01 738.0 738 days
2 2017-01-15 2015-01-01 745.0 745 days
3 2017-01-22 2015-01-01 752.0 752 days
4 2017-01-29 2015-01-01 759.0 759 days
Val datetime64[ns]
Base datetime64[ns]
Days float64
FailCast timedelta64[ns]
dtype: object
关于python - 为什么typetype timedelta64在ndarray上不起作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48978697/