панды за пределами наносекундной метки времени после смещения rollforward плюс добавление смещения месяца
Я смущен, как панды взорвали границы для объектов datetime с этими строками:
import pandas as pd
BOMoffset = pd.tseries.offsets.MonthBegin()
# here some code sets the all_treatments dataframe and the newrowix, micolix, mocolix counters
all_treatments.iloc[newrowix,micolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[i,micolix] + pd.tseries.offsets.DateOffset(months = x))
all_treatments.iloc[newrowix,mocolix] = BOMoffset.rollforward(all_treatments.iloc[newrowix,micolix]+ pd.tseries.offsets.DateOffset(months = 1))
здесь all_treatments.iloc[i,micolix]
- это datetime, заданное pd.to_datetime(all_treatments['INDATUMA'], errors='coerce',format='%Y%m%d')
и INDATUMA
дата в формате 20070125
.
эта логика, похоже, работает на фиктивных данных (нет ошибок, даты имеют смысл), поэтому на данный момент я не могу воспроизвести, пока он терпит неудачу во всех моих данных со следующей ошибкой:
pandas.tslib.OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 2262-05-01 00:00:00
2 ответов
так как pandas представляет временные метки в наносекундном разрешении, временной интервал, который может быть представлен с помощью 64-разрядного целого числа, ограничен приблизительно 584 годами
pd.Timestamp.min
Out[54]: Timestamp('1677-09-22 00:12:43.145225')
In [55]: pd.Timestamp.max
Out[55]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')
и ваше значение находится вне этого диапазона 2262-05-01 00:00:00 и, следовательно, ошибка outofbounds
прямо из: http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/timeseries.html#timestamp-limitations
задание на pd.to_datetime
to 'coerce'
вызывает замену значений вне границ на NaT
. Цитируя docs:
если " принудить’, то недопустимый синтаксический анализ будет установлен как NaT
например:
datetime_variable = pd.to_datetime(datetime_variable, errors = 'coerce')
Это не фиксирует данные (очевидно), но все же позволяет обрабатывать точки данных, отличные от NAT.