如果索引包含 datetime.date object，則將字典轉換為多索引時總是得到 NaN

Question

在以下示例中，當日期 object 在索引中時，pandas 無法正確生成 DataFrame。 它顯示的不是 6，而是 NaN。

import pandas as pd
import datetime

X = {(datetime.date(2020, 6, 3), 'A'): {'B': 6}}

df = pd.DataFrame.from_dict(X, orient='index')

print(df)

               B
2020-06-03 A NaN

沒有 datetime.date 作為索引它工作正常。

X = {('OK', 'A'): {'B': 6}}

df = pd.DataFrame.from_dict(X, orient='index')

print(df)

      B
OK A  6

這里有什么問題？ 我正在使用 python 3.8.3 和 pandas 1.0.4

Answer 1

有趣的是，單個datetime索引可以正常工作，具有任何其他類型（包括另一個datetime ）的復合datetime索引確實給出NaN 。 我發現的唯一解決方法是使用pandas本機datetime時間：

import pandas as pd

X = {(pd.datetime(2020, 6, 3), 'A'): {'B': 6}}

df = pd.DataFrame.from_dict(X, orient='index')

print(df)

產生

FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime module instead.
  X = {(pd.datetime(2020, 6, 3), 'A'): {'B': 6}}
              B
2020-06-03 A  6

然而，警告表明這不是一個面向未來的解決方案，您的原始表格將是唯一的選擇（目前是錯誤的）。 我有 Python 3.7.6 和 pandas 1.0.3。