cftime.DatetimeNoLeap 对象无法使用 pandas.to_datetime() 转换
cftime.DatetimeNoLeap object fails to convert with pandas.to_datetime()
我正在使用 xarray 读取多个气候模型数据，自从升级 python 我的代码现在已停止工作。
由于某些模型数据具有不同的日历，它正在崩溃：
In [15]: ds.coords['time'].values[0]
Out[15]: cftime.DatetimeNoLeap(1861, 1, 16, 12, 0, 0, 0, 0, 16)
这意味着 pandas.to_datetime() 失败：
pd.to_datetime(ds.coords['time'].values[0])
TypeError: <type 'cftime._cftime.DatetimeNoLeap'> is not convertible to datetime
有办法解决这个问题吗？
xaray 最近发生了变化，以更好地支持非标准日历。 xarray 文档中有一整节描述了这些更改以及如何恢复以前的行为 (link to docs)。
我认为在你的情况下，如果你想将你的时间值转换为标准的完整 Pandas 日期时间，你可以简单地使用 to_datetimeindex() 方法：
ds.indexes['time'].to_datetimeindex()
我正在使用 xarray 读取多个气候模型数据，自从升级 python 我的代码现在已停止工作。
由于某些模型数据具有不同的日历，它正在崩溃：
In [15]: ds.coords['time'].values[0]
Out[15]: cftime.DatetimeNoLeap(1861, 1, 16, 12, 0, 0, 0, 0, 16)
这意味着 pandas.to_datetime() 失败：
pd.to_datetime(ds.coords['time'].values[0])
TypeError: <type 'cftime._cftime.DatetimeNoLeap'> is not convertible to datetime
有办法解决这个问题吗？
xaray 最近发生了变化，以更好地支持非标准日历。 xarray 文档中有一整节描述了这些更改以及如何恢复以前的行为 (link to docs)。
我认为在你的情况下，如果你想将你的时间值转换为标准的完整 Pandas 日期时间，你可以简单地使用 to_datetimeindex() 方法：
ds.indexes['time'].to_datetimeindex()