Pandas DataFrame - 当使用ols/线性回归时，'无法将[datetime64 [ns]] astype为[float64]'。

Question

我有一个如下的DataFrame：

	Ticker	Date	Close
0	ADBE	2016-02-16	78.88
1	ADBE	2016-02-17	81.85
2	ADBE	2016-02-18	80.53
3	ADBE	2016-02-19	80.87
4	ADBE	2016-02-22	83.80
5	ADBE	2016-02-23	83.07

...等等。问题在于Date列。我正在尝试计算Date列与Close列的线性回归：

ols1 = pd.ols(y=ADBE['Close'], x=ADBE['Date'], intercept=True)

我遇到了以下错误：

TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [float64]

我尝试了多种方法来消除这个错误，比如：

dates_input = ADBE['Date'].values.astype('datetime64[D]')

dates_input = ADBE['Date'].values.astype('float')

第二个 dates_input 尝试返回类型为 pandas.core.series.Series，但我仍然收到错误消息。 有人知道如何让 Date 列正常工作并消除此 TypeError 吗？

- Cole Starbuck

Answer 1

您需要：

ADBE['Date'] = ADBE['Date'].values.astype(float)

然后：

ols1 = pd.ols(y=ADBE['Close'], x=ADBE['Date'], intercept=True)

- jezrael

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我犯了一个错误；对于那些可能犯同样错误的人，请注意不要使用 Series.astype(float)（例如：pd.Series(ADBE['Date'].values).astype(float)）；请注意 @jezrael 的回答直接在 .values.astype(float) 上使用了 ndarray.astype(float)。 - Nate Anderson

当我尝试运行以下代码时，出现了错误： TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]]df_['Date']=(df['Date'].astype(int)// 10**9).astype('U10')将上述代码更改为以下代码后，问题得到解决：df['Date']=(df['Date'].values.astype(int)// 10**9).astype('U10') - kraftwerk