python – panda datetime64列的中位数

有没有办法计算并以日期时间格式返回日期时间列的中位数？
我想计算python中以datetime64 [ns]格式表示的列的中位数.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：新近度,dtype：datetime64 [ns]

我的目标是使中位数与上面的日期列具有相同的日期时间格式：

尝试转换为np.array：

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

但是这会引发错误：

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返回格式到datetime不起作用

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

解决方法:

拿中间价值怎么样？

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.

标签：python,python-datetime,datetime64
来源： https://codeday.me/bug/20190722/1501394.html