Python Pandas：类型错误：+ 不支持的操作数类型：“datetime.time”和“Timedelta”

Question

我想对两个熊猫系列求和。 第一个系列是 hh:mm 时间值；第二个系列包含从

pd.Timedelta

获得的 Timedelta 对象。

无论日期如何变化，预期结果都是 hh:mm 时间（例如 22:00 + 4 小时 = 02:00）。

我这样创建了 Delta 系列：

delta = pd.Series(0 for x in range(0, len(df.Time_In_Hours)))

for j in range(0, len(df.Time_In_Hours)):
    delta[j] = pd.Timedelta(df.Time_In_Hours[j], 'h')
df = df.assign(Delta = delta)   
print ("Delta dtype = %s" % (df.Delta.dtype))
print ("Start_Time dtype = %s" % (df.Start_Time.dtype))

#Output
Delta dtype = object
Start_Time dtype = object

我尝试过的：

df["end_Time"] = df["Start_Time"] + df["Delta"]  

我收到的错误是：

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'datetime.time' and 'Timedelta'

我如何总结这两个系列？

Answer 1

原因

这个错误非常明显。如果您检查元素的类型，您会发现在某些时候您需要添加

datetime.time

对象和

pandas.Timedelta

。

有 2 种日期、时间和时间增量：

• python 内置于

  datetime

  模块，即

  datetime.time

  、

  datetime.date

  、

  datetime.timedelta

  、...
• pandas / numpy 即

  pandas.Timestamp

  、

  pandas.Timedelta

这两个堆栈对于加法或比较等基本操作不兼容。

解决方案1

将所有内容转换为 pandas 类型并提取最后的时间

您应该确保您的列中的

dtypes

类似于

datetime64[ns]

和

timedelta64[ns]

。为此，请尝试使用

pd.to_datetime

和

pd.to_timedelta

显式转换它们。

解决方案2

另一种方法是将

Delta

列转换为

datetime.timedelta

你可以尝试

df["end_Time"] = df["Start_Time"] + df["Delta"].map(pd.Timedelta.to_pytimedelta)

但是您可能会遇到更多错误，具体取决于您的

df["Delta"]

和

df["Start_Time"]

中的内容

Answer 2

试试这个：

import datetime as dt

df["end_Time"] = df["Start_Time"] + df["Delta"].map(dt.timedelta)