对pandas和pendulum的吐槽——TimeStamp numpy的datetime64的转型问题

今天被这俩货因为时间日期处理不兼容的问题折腾半天，气死人，不吐槽不行了！

这俩简称都可以是pd的库，都TM够轴的，互相兼容极差。

pandas 和 pendulum 知名度都很高，也很常用。但我就是用不习惯！各种小坑让我特别不爽。

pandas的api让我觉得奇葩。根本没有其他py库连蒙带猜就能平顺执行的感觉，反正感觉和py风格不太搭。只是个人感觉。用其他知名库从来没这种感觉。

然后它的很多操作，都是列优先的，df['A'] 取一列，然后做某事。这是数据固定，处理数据时方便。

但如果有时偷懒，把Dataframe当成数据库表，想按行操作，就非常别扭。连遍历都得是 for i，r  in df.iterrows():      只能说是相当不py的写法。。

其实现在pd用起来感觉现在稍微好点了，loc  iloc，  以前还有乱七八糟的ix之类。还有过想修改覆盖某列时，动不动warning说copy怎么怎么样了，看半天文档我也记不住该怎么搞，还TM挺长。TM老子愿意这样写，TMBB什么啊，（就类似这种，df['c'] = df['c']XXX 记不清了，反正最近好像总算不提示了，你TM api反人类还TM有理了？看几遍TAOUP学学最小立异原则去！）

再说pendulum，首先文档特别没有条理，我从来找不到想用的功能。得一直看很长。感觉特别散

https://pendulum.eustace.io/docs/

很多转型也写不清楚，比如他用isinstance是判断成原生datetime.datetime的，也就是作者希望我们直接用pendulum.DateTime代替datetime.datetime的。

但你TM都欺骗过isinstance了，可以TM倒是把原生的datetime.datetime的属性和方法都TM老实实现了啊。在pd上用，一不留神就直接报告说：

AttributeError: 'DateTime' object has no attribute 'nanosecond'

报错了也TM不改，https://github.com/sdispater/pendulum/issues/246 真是服了。

——懂不懂面向对象的规矩啊！懂不懂里氏替换原则(Liskov）原则啊！？子类能这么写的！？

而且，这也不代表，你自认为能替换原生datatime，就可以故意不写清楚 pendulum.DateTime和datetime.datetime的显式相互转型方法啊？

毕竟很多库还是只认原生datetime的。

pendulum转datetime，这个还好。但是那个问题，api奇葩，不常见，不容易记住

dt = datetime(2008, 1, 1)
>>> p = pendulum.instance(dt)

datetime转pendulum：

我只找到这种，就更奇葩了：要先定义个时区，然后转

to_zone = pendulum.timezone('Asia/Shanghai')

dt = to_zone.convert(dt)

 

反正我是记不住这么奇葩的转法，只要隔一段时间，得翻一遍它首页上那个宝贝文档。

 

而且2和1代还换过1次API风格。我TM到现在还是觉得1.X的API风格反而强些。

pandas 用的时区是pytz，而pendulum自己搞了一套时区，还特意写一篇文章自称比pytz好很多，但问题是，用的时候就恶心了

按说两个star都很高的库，互相兼容，应该是天经地义的啊。

pandas 如果把类似datetime的列定为index 会被转型成TimeStamp。还可以显示设置为DateTimeIndex，这还不算完

最坑的地方是：  如果我这样

[idx for idx in df.index]

遍历出来的是 TimeStamp型

但如果 [idx for  list(df.index.values)]

得到的却是numpy.datetime64型。

最大的区别就是timezone。

大概是这样了：

TimeStamp                           ->   numpy.datetime64

'2004-06-07T15:00:00+08:00' -> '2018-02-23T07:00:00.000000000'

 

虽然找到了这个图参考，但是其实没解决我的问题。

https://cloud.tencent.com/developer/ask/29186

用比较恶心的方法解决掉这个问题

    if isinstance(obj_in, pd.Timestamp):
        str_without_tz = obj_in.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
        dt = pendulum.parse(str_without_tz, tz=tzinfo)
    elif isinstance(obj_in, np.datetime64):
        #'2004-06-07T15:00:00+08:00' -> '2018-02-23T07:00:00.000000000'
        # 在self.df.index.values 时遇到 dt.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")得到 2004-06-03T07:00:00+08:00 奇葩无法处理
        dt = pd.Timestamp(obj_in)
        str_without_tz = dt.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
        #print(str_without_tz)
        dt = pendulum.parse(str_without_tz, tz='UTC')
        dt = to_zone.convert(dt)

比如pendulum 转 pandas TimeStamp，一不留神就报告DateTime上缺nanosecond属性，github上也有人报这个问题，

我只能这样

def dt2pd(dt):
    '''pendulum 和pd不兼容'''
    assert isinstance(dt, pendulum.DateTime)
    #print(dt)
    res_str = dt.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
    #print(res_str)
    return pd.Timestamp(res_str, tz=dt.timezone.name)

——总之，接口奇葩，很多地方严重不符合“最小立异原则”，转型时各种坑，是最大的问题。但是你不出他们画的圈，用的话倒还好。