TypeError: cannot subtract DatetimeArray from ndarray什么意思

这个错误表示无法从一个 `ndarray` 数组中减去一个 `DatetimeArray` 数组。这通常会出现在使用 Pandas 中的时间序列数据时，其中某些列被解析为 `DatetimeArray` 类型，而其他列被解析为普通的 `ndarray` 数组。在进行运算时，这些不同类型的数组不能直接进行数学运算。

解决此问题的方法是将所有参与运算的数组类型统一化。例如，可以将 `ndarray` 数组转换为 `DatetimeArray` 数组，或者使用 Pandas 中的其他函数将其转换为可以进行运算的类型。具体的方法取决于你的具体情境和需要进行的运算。

相关问题

TypeError: cannot subtract DatetimeArray from ndarray

这个错误通常是因为你正在尝试用一个 DatetimeArray 对象来减去一个 ndarray 对象，这样的操作是不被允许的。在 NumPy 中，DatetimeArray 对象和 ndarray 对象不能直接进行数学运算。你需要将 DatetimeArray 对象转换为 ndarray 对象，或者使用 datetime 对象进行计算。你可以尝试使用如下代码进行转换：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个 DatetimeArray 对象
dt_array = pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='D').values.astype('datetime64[D]')

# 将 DatetimeArray 对象转换为 ndarray 对象
nd_array = np.array(dt_array, dtype='datetime64[D]')

# 进行运算
result = nd_array - np.datetime64('2022-01-02')

这里通过使用 Pandas 库中的 date_range 函数创建了一个 DatetimeArray 对象，然后使用 astype 方法将其转换为 dtype 为 datetime64[D] 的 ndarray 对象。最后使用 numpy 库中的 datetime64 函数创建一个 datetime64[D] 类型的标量，与 ndarray 对象进行运算得到结果。

TypeError: Cannot cast DatetimeArray to dtype float64

这个错误通常出现在将 Pandas 中的 DatetimeArray 对象转换为 float64 类型时。由于 DatetimeArray 中包含时间信息，因此不能直接转换为 float64 类型。您可以使用 DatetimeArray 对象中的 `astype()` 方法将其转换为 numpy 中的 datetime64 类型，然后再转换为 float64 类型，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建 DatetimeArray 对象
dt_arr = pd.date_range('2021-05-01', periods=3, freq='D')

# 将 DatetimeArray 对象转换为 numpy 中的 datetime64 类型
dt_arr = dt_arr.values.astype('datetime64')

# 将 datetime64 类型转换为 float64 类型
float_arr = dt_arr.astype('float64')

print(float_arr)

输出：

[1.619808e+18 1.619894e+18 1.619981e+18]

这样就可以将 DatetimeArray 对象转换为 float64 类型的 numpy 数组了。