パンダインデックスからの暗黙の型キャストを

Question

これは動作します：

s['Date'] = s.index.get_level_values('Date') 
    s['Expire Days'] = (pd.to_datetime(s['Expiration']) - s['Date']) 

しかし、これはしません：

s['Expire Days'] = (pd.to_datetime(s['Expiration']) - s.index.get_level_values('Date')) 

エラーは次のとおりです。

pandas/index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_indexer_non_unique (pandas/index.c:6148)() 

TypeError: 'NoneType' object is not iterable 

sが持つパンダのデータフレームでありますマルチインデックス。

私は主になぜ作品が興味を持っているのですか？私が見ているように、どちらもうまくいくはずです。私にとって

Answer 1

は、変換するためのvaluesを追加作品Seriesnumpy arrayへ：

s['Expire Days'] = pd.to_datetime(s['Expiration']).values - 
        s.index.get_level_values('Date') 

サンプル：コメントによって

import pandas as pd 

s = pd.DataFrame({'Expiration': {(pd.Timestamp('2015-03-04 00:00:00'), 1): '2015-03-05', 
           (pd.Timestamp('2015-03-03 00:00:00'), 2): '2015-03-05'}}) 
s = s.rename_axis(['Date','a']) 
print (s) 
       Expiration 
Date  a    
2015-03-03 2 2015-03-05 
2015-03-04 1 2015-03-05 


s['Expire Days'] = pd.to_datetime(s['Expiration']).values - 
        s.index.get_level_values('Date') 
print (s) 
       Expiration Expire Days 
Date  a       
2015-03-04 1 2015-03-05  1 days 
2015-03-03 1 2015-03-05  2 days 

EDIT：

s['Date'] = s.index.get_level_values('Date') 
s['Expire Days'] = (pd.to_datetime(s['Expiration']) - s['Date']) 

作業素敵な、ndarrayための出力として、 get_level_valuesは、Expire DaysのSeriesに変換されます。

---

s['Expire Days'] = (pd.to_datetime(s['Expiration']) - s.index.get_level_values('Date')) 

doesntの仕事、pd.to_datetime（S [ '期限が']）Seriesとs.index.get_level_values('Date')がndarrayあります。だから、あなたは両方の配列が必要です。

とエラー理由：pd.to_datetime(s['Expiration']) - s.index.get_level_values('Date').to_series()で

"Index._join_level on non-unique index is not implemented."

は、ndarrayの両方に変換します。