将数据框与包含日期时间的系列比较的大熊猫

Question

我试图比较数据框与系列，以检查df中的某行是否等于系列，例如，

import pandas as pd 
import datetime as dt 

d = pd.DataFrame([[1, dt.datetime(1990,12,10)], 
        [2, dt.datetime(1990,12,11)]]) 
s = d.loc[0].copy() 

print(d == s) # or d.gt(s) which should do the same 

这打破，出现以下错误

TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Timestamp'

比较values产生预期的结果：

d.values == s.values 
array([[ True, True], 
     [False, False]], dtype=bool) 

也没有提出这个错误使用字符串：

d = pd.DataFrame([[1, "a"], [2, "b"]]) 

s = d.loc[1].copy() 

print(s == d) 
#  0  1 
#0 True True 
#1 False False 

这是熊猫中的错误还是我做错了什么？

编辑：

我使用python 3.6与大熊猫0.20.3

我开了大熊猫github上的问题： 17411

Answer 1

问题是，我的版本0.20.3是通过PIP或畅达的最新版本。

Version 0.21，这是github上的最后一个dev版本似乎已经解决了这个问题。

我会尽快的版本是0.21 PyPI上

Answer 2

放弃信仰在评论中提到

， （可能值得添加的问题）这适用于字符串，所以我不明白为什么它不应该为datetimes

关于github here的讨论表明，它是一个持续的辩论，关于日期时间是否应该与数字相比是错误的。

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如果打印d和s你会得到如下：

d：

0   1 
0 1 1990-12-10 
1 2 1990-12-11 

S：

0      1 
1 1990-12-10 00:00:00 
Name: 0, dtype: object 

以s

，数字0,1的左边有指数（这是s == d比较的关键），所以你的公司德正在比较1到1然后2对1990-12-10 00:00:00 - 这就是为什么你得到你的错误。

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，为什么这个工程与价值观 - .values还给没有索引numpy的阵列，因此比较的形状做你期待的，而不是考虑的指标。

Answer 3

我认为问题在于你正在比较两个不支持比较的对象。

我想尝试这样的事：

d[d[1] == dt.datetime(1990,12,10)]