Pandas SeriesコンストラクタでNaN値が生成される

Question

Pandas Seriesコンストラクタは、キーがdatetimeの要素の1つを含むタプルである辞書を渡すと、NaN値を生成します。コードは以下の通りです。

奇妙なことに、キーが単一の日時であるか、日時のないタプルであっても、それは起こっていません。

この動作はpandas 0.15.0で導入されたようですが、0.14.1で問題なく動作しますが、リリースノートには何も見つかりません。

私はWindows上で64ビットPython 2.7を実行しています。

何か助けていただければ幸いです。

import datetime 
import pandas as pd 

d = { 
    (datetime.date(2016, 5, 1), 'k1'): 1, 
    (datetime.date(2016, 5, 2), 'k2'): 2 
} 

print 'Dictionary:' 
print d 
print 

s = pd.Series(d) 
print 'Series:' 
print s 
print 

df = pd.DataFrame(d.values(), index=pd.MultiIndex.from_tuples(d.keys())) 
print 'DataFrame:' 
print df 
print 

出力：

Dictionary: 
{(datetime.date(2016, 5, 1), 'k1'): 1, (datetime.date(2016, 5, 2), 'k2'): 2} 

Series: 
2016-05-01 k1 NaN 
2016-05-02 k2 NaN 
dtype: float64 

DataFrame: 
       0 
2016-05-01 k1 1 
2016-05-02 k2 2 

Answer 1

奇妙です！バグでなければならない。ここで

私の実験の一部です：あなたが何をしたか

：

s = pd.Series({(datetime.date(2016, 5, 1), 'k1'): 1, 
       (datetime.date(2016, 5, 2), 'k2'): 2}) 

s 

2016-05-01 k1 NaN 
2016-05-02 k2 NaN 
dtype: float64 

実験＃1：あなたが欲しいものを、strftime戻り値の文字列を使用していないが。しかし、仕事。

s = pd.Series({(datetime.date(2016, 5, 1).strftime('%Y-%m-%d'), 'k1'): 1, 
       (datetime.date(2016, 5, 2).strftime('%Y-%m-%d'), 'k2'): 2}) 

s 

2016-05-01 k1 1 
2016-05-02 k2 2 
dtype: int64 

実験＃2：pd.to_datetimeを使用してください。これは動作します

s = pd.Series({(pd.to_datetime(datetime.date(2016, 5, 1)).strftime('%Y-%m-%d'), 'k1'): 1, 
       (pd.to_datetime(datetime.date(2016, 5, 2)).strftime('%Y-%m-%d'), 'k2'): 2}) 

s 

2016-05-01 k1 1 
2016-05-02 k2 2 
dtype: int64 

実験＃3：使用pd.Timestamp。これも動作します

s = pd.Series({(pd.Timestamp(datetime.date(2016, 5, 1)), 'k1'): 1, 
       (pd. Timestamp(datetime.date(2016, 5, 2)), 'k2'): 2}) 

s 

2016-05-01 k1 1 
2016-05-02 k2 2 
dtype: int64