ho incontrato questo comportamento quando si fa munging dati di base, come in questo esempio:risultati imprevisti di min() e Max() di serie Panda fatta di Timestamp oggetti
In [55]: import pandas as pd
In [56]: import numpy as np
In [57]: rng = pd.date_range('1/1/2000', periods=10, freq='4h')
In [58]: lvls = ['A','A','A','B','B','B','C','C','C','C']
In [59]: df = pd.DataFrame({'TS': rng, 'V' : np.random.randn(len(rng)), 'L' : lvls})
In [60]: df
Out[60]:
L TS V
0 A 2000-01-01 00:00:00 -1.152371
1 A 2000-01-01 04:00:00 -2.035737
2 A 2000-01-01 08:00:00 -0.493008
3 B 2000-01-01 12:00:00 -0.279055
4 B 2000-01-01 16:00:00 -0.132386
5 B 2000-01-01 20:00:00 0.584091
6 C 2000-01-02 00:00:00 -0.297270
7 C 2000-01-02 04:00:00 -0.949525
8 C 2000-01-02 08:00:00 0.517305
9 C 2000-01-02 12:00:00 -1.142195
il problema:
In [61]: df['TS'].min()
Out[61]: 31969-04-01 00:00:00
In [62]: df['TS'].max()
Out[62]: 31973-05-10 00:00:00
mentre questo sembra ok:
In [63]: df['V'].max()
Out[63]: 0.58409076701429163
In [64]: min(df['TS'])
Out[64]: <Timestamp: 2000-01-01 00:00:00>
dell'aggregazione dopo GroupBy:
In [65]: df.groupby('L').min()
Out[65]:
TS V
L
A 9.466848e+17 -2.035737
B 9.467280e+17 -0.279055
C 9.467712e+17 -1.142195
In [81]: val = df.groupby('L').agg('min')['TS']['A']
In [82]: type(val)
Out[82]: numpy.float64
A quanto pare in questo caso particolare che ha qualcosa a che fare con l'utilizzo di indice di frequenza datetime come argomento della funzione pd.Series:
In [76]: rng.min()
Out[76]: <Timestamp: 2000-01-01 00:00:00>
In [77]: ts = pd.Series(rng)
In [78]: ts.min()
Out[78]: 31969-04-01 00:00:00
In [79]: type(ts.min())
Out[79]: numpy.datetime64
Tuttavia, il mio problema iniziale era con min/max di serie Timestamp analizzato da stringhe via pd.read_csv()
Cosa sto facendo male?
Quale versione di Numpy stai usando? Ci sono problemi con la rappresentazione dei timestamp in 1.6. – meteore
È tutto sotto Numpy 1.6.2 e Pandas 0.9.0, gestito tramite MacPorts. Seguendo il tuo suggerimento, ho trovato [segnalazioni di problemi simili] (https://groups.google.com/forum/#!msg/pystatsmodels/n1oBBVYI5FQ/DwuvAOc32yAJ), cercando solo di capire come si relazionano alla mia situazione. – LukaszJ
BTW, Meteore, eri (o chiunque altro) in grado di replicare questo comportamento? – LukaszJ