パンダdatetime64列の中央値

Question

datetime列の中央値をdatetime形式で計算して戻す方法はありますか？ pythonでdatetime64 [ns]形式の列の中央値を計算します。以下は、カラムへのサンプルです：

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：最新性、DTYPE：datetime64 [NS]

私の目的は、上記の日付列と同じ日時形式で中央値を持つことです。

np.arrayする変換しようとしました：

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

しかし、それはエラーがスローされます：

TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('<M8[ns]') 

INT64への変換、その後動作しない日時に戻り形式の中央値との試みを計算

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

Answer 1

どのようにちょうど中間の値をとることについてはどうですか？

dates = list(df.sort('date')['date']) 
print dates[len(dates)//2] 

テーブルをソートすると、行をスキップすることもできます。

Answer 2

あなたは、近くにあるmedian()それはint最初になるように変換するので、floatを返す：

import math 

median = math.floor(df['date'].astype('int64').median()) 

その後intがdatetime64に日付を表​​す変換：

result = np.datetime64(median, "ns") #unit: nanosecond 

Answer 3

ます。また、試すことができますデータフレームの長さが偶数である場合、中央値と全く同じではないが、いくつかの変換を伴う分位数（0.5）。これで十分であるかもしれないが、

df['date'].astype('datetime64[ns]').quantile(.5)