用最大時間減去最小時間 然後除以次數
報錯：typeerror: ufunc true_divide cannot use operands with types dtype(『o』) and dtype(』同樣的程式在處理訓練集和測試集出現的結果是不同的
時間型別均為
ordertime_x datetime64[ns]
ordertime_y datetime64[ns]
dtype: object
一種結果是
id
100000000013 10122563500000000
100000000393 0
100000000459 727472500000000
100000000637 0
100000000695 0
100000000949 257783333333333
100000000975 0
100000001023 1117524500000000
dtypes 為object 或者 dtype('o')
另一種情況
userid
100000001023 0 days 00:00:00
100000001505 1 days 04:46:17.750000
100000003461 0 days 00:00:00
100000005007 0 days 00:00:00
100000008119 0 days 00:00:00
100000009017 30 days 01:18:12.500000
100000009773 0 days 00:00:00
100000009925 0 days 00:41:10.500000
100000010199 27 days 11:07:17.625000
100000014029 0 days 00:00:00
100000015969 0 days 00:00:00
dtypes為
timedelta64[ns] 或者 dtype('不清楚是啥原因，只好分開進行了處理
這裡面也有乙個坑
判斷是否為object型別時返回的不一定是bool型別，需要進行記一步的判斷
f21 = pd.dataframe(feature.loc[time_gap.index]
["f2.1"])
f217 =
(time_gap[
"ordertime_x"]-
time_gap[
"ordertime_y"])
/ f21[
"f2.1"
]f217 = pd.dataframe(f217)
bf217 = f217.dtypes !=
object
# 是否為bool型別
ifisinstance
(bf217,
bool):
# 如果為bool，則判斷是否為object
if bf217:
f217[0]
= f217[0]
.values / np.timedelta64(1,
'ns'
)else
:# 如果不是bool，需要使用.bool()方法變成真正的bool型別
if bf217.
bool()
: f217[0]
= f217[0]
.values / np.timedelta64(1,
'ns'
)feature[
"f2.17"
]= f217
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