TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>)

这个错误通常是由于在进行 numpy 数组操作时，出现了不兼容的数据类型。您可以尝试将 datetime64 类型的数据转换为 float64 类型，以便与其他 float64 类型的数据兼容。具体操作可以使用 numpy 中的 astype() 函数来完成。例如，以下代码将 datetime64 类型的数组转换为 float64 类型的数组：

import numpy as np

# 创建 datetime64 类型的数组
dt_arr = np.array(['2021-05-01T12:00:00', '2021-05-02T12:00:00'], dtype='datetime64')

# 转换为 float64 类型的数组
float_arr = dt_arr.astype('float64')

print(float_arr)

输出：

[1.619736e+18 1.620009e+18]

如果您的数据需要保留时间信息，可以考虑将所有数据类型都转换为 object 类型的数组，以保留所有数据的原始类型。

相关问题

raise TypeError(f"dtype '{dtype}' not understood") TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood

如果出现了`TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood`的错误，那么说明在`read_csv()`函数中指定的`dtype`参数中，有一个或多个列的数据类型被设置为了NumPy数组类型`numpy.ndarray`，而`read_csv()`函数不支持将列的数据类型设置为数组类型。

为了解决这个问题，可以考虑使用Pandas的`converters`参数来对单独的列进行类型转换。例如，如果要将第三列设置为数组类型，可以按照以下方式进行转换：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义数据类型
dtypes = {'col1': np.int32, 'col2': np.float64}

# 定义转换函数
def str_to_array(x):
    return np.array(x.split(','))

# 读取csv文件，并按照指定数据类型和转换函数进行解析
data = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes, converters={'col3': str_to_array})

# 打印结果
print(data)

在这个例子中，我们将第三列的数据类型设置为字符串类型，然后定义了一个转换函数`str_to_array()`，它可以将逗号分隔的字符串转换为NumPy数组类型。然后，我们使用`read_csv()`函数并将`dtype`参数设置为`dtypes`，将`converters`参数设置为`{'col3': str_to_array}`，来读取csv文件并按照指定的数据类型和转换函数进行解析。最后，我们打印读取的数据。

需要注意的是，转换函数`str_to_array()`的实现可以根据实际需求进行修改，例如可以按照其他分隔符进行分割，或者根据字符串中的内容来确定数组的形状。

TypeError: Unsupported type <class 'numpy.ma.core.MaskedArray'> in write()

这个 `TypeError` 通常发生在尝试将 NumPy 的 `MaskedArray` 类型的数据写入到非支持的格式，比如Excel文件，因为NumPy 的 `MaskedArray` 包含缺失值标记，并不是直接兼容所有序列类型的操作。

`xlsxwriter` 库可能并不直接支持写入带有缺失值的 `MaskedArray`。解决这个问题的一个方法是先将 `MaskedArray` 转换为标准的数组（`ndarray`），再进行写入。例如，你可以这样做：

import numpy as np
from xlsxwriter import Workbook

# 假设 ma_data 是 MaskedArray 对象
data = ma_data.filled(fill_value=np.nan)  # 将缺失值填充或者替换掉

workbook = Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
worksheet.write_column('A1', data)
workbook.close()

这里使用 `.filled()` 方法将 `MaskedArray` 中的缺失值（默认为 `np.nan`）填充或替换，然后写入工作表。