パンダ別のタイムスタンプ値と1つのdfのヌル日時値の置換

Question

バグ？もしそうなら、回避策はありますか？

df1['DecisionDate'].head() 
Out[238]: 
ID 
RED   2017-02-13 00:00:00 
GREEN   2016-07-29 00:00:00 
ORANGE   2017-01-26 00:00:00 
PURPLE   2016-10-31 00:00:00 
YELLOW   NaT 
Name: DecisionDate, dtype: datetime64[ns] 

をそして、この：

for ID in df2.index: 

    df1.ix[ID,'DecisionDate'] = df2.ix[ID,'DecisionDate'] 

を私はこの

TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'Timestamp' 

を取得：今、私はこれを行うにしようとした場合

df2['DecisionDate'] 
Out[239]: 
YELLOW 2014-04-05 00:00:00 
Name: DecisionDate, dtype: datetime64[ns] 

私には、以下の持っています

何を試しても、pd.NaTをタイムスタンプ値に置き換えることはできません。

両方のデータフレームの値はすべてタイムスタンプです。 df2観測値はdf1観測値のサブセットであるため、df2.indexのすべての値はdf1.indexにあります。

私は簡単なことを見落としていますか？それともバグですか？

ご協力いただきありがとうございます。

編集

完全なトレースバックがあります。私はこれを読んで良いじゃないけど、多分それは診断に役立ちます：

File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 141, in __setitem__ 
    def _slice(self, obj, axis=0, kind=None): 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 533, in _setitem_with_indexer 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 473, in setter 
    value = getattr(value, 'values', value).ravel() 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3168, in setitem 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3056, in apply 
    align_copy = False 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 668, in setitem 
    def _replace_single(self, *args, **kwargs): 

    File "C:\Users\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2265, in _try_coerce_args 
    Parameters 

TypeError: long() argument must be a string or a number, not 'Timestamp' 

Answer 1

これはSpyderのバグです。

for ID in df2.index: 

     df1.ix[ID,'DecisionDate'] = df2.ix[ID,'DecisionDate'] 

作品。

for ID in df2.index: 

     df1.ix[ID,'DecisionDate'] = df2.ix[ID,'DecisionDate']# some comment 

スパイダーは、右隣のアクティブコードにされたコメントのハッシュを好きではなかった：私は行の後に持っていたし、コメントアウト何

は

以下の通りでした。単一の値を取る代わりに、df2.ix[ID,'DecisionDate']# some commentはタプル(myvalue,)に変換され、タイプエラーが発生しました。その行からコメントを削除するとすぐに、それはうまくいきました。

Answer 2

私は問題がNATタイプを識別していたと考えています。 これは動作します：

def identify_null(r): 
     x = r['ID'] 
     X = df2.loc[df2.ID == x]['date'] #collect date from other dataframe 
     if type(r['date']) == pd.tslib.NaTType: 
      return X #intended value from the other data table 
     return r['date'] 

    df['date'] = df.apply(identify_null, axis=1) 

EDIT：以前、私が提案した：周り 作品：欠損値を持つ行をドロップ を。

df2 = df[df.date.notnull()] 

をして考えてみます：

df1 = df[df.date.isnull()] 

DF1のため、日付の列を削除し、日付を持っているデータセットにマージそれはにnotnull検討しています。

frame = [df1_merged, df2] 
    df = pd.concat(frame) 

注：私はNaTをあまり試していないので申し訳ありません。しかし、これはあなたのために働くはずです。