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以下代码抛出“越界纳秒时间戳:1452-04-15 00:00:00
”错误。如果我将日期字符串替换为一些最近的日期,例如 2017-01-01,则相同的代码有效。
df=pd.DataFrame({'Date':np.arange('1452-04-15', '1519-05-02', dtype='datetime64[D]')})
此示例代码用于提供重现错误的简单方法。我真正想要完成的是将包含此类非常早日期的 csv 读取到数据框中,并将字符串日期转换为 np.datetime64[D] 或任何类似的日期格式。
最佳答案
你需要period_range
:
r = pd.period_range('1452-04-15', '1519-05-02')
print (r)
PeriodIndex(['1452-04-15', '1452-04-16', '1452-04-17', '1452-04-18',
'1452-04-19', '1452-04-20', '1452-04-21', '1452-04-22',
'1452-04-23', '1452-04-24',
...
'1519-04-23', '1519-04-24', '1519-04-25', '1519-04-26',
'1519-04-27', '1519-04-28', '1519-04-29', '1519-04-30',
'1519-05-01', '1519-05-02'],
dtype='period[D]', length=24488, freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date' : r})
print (df.head())
Date
0 1452-04-15
1 1452-04-16
2 1452-04-17
3 1452-04-18
4 1452-04-19
In [66]: pd.Timestamp.min
Out[66]: Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')
In [67]: pd.Timestamp.max
Out[67]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')
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