Pandas中使用纳秒时间戳时可能会遇到的问题

在Pandas中，日期时间类型的数据通常使用Timestamp对象存储。Timestamp对象由日期和时间组成，精确到纳秒级。在使用Timestamp对象进行切片时，可能会遇到“Out of bounds 纳秒时间戳”错误，特别是在日期范围较远的数据上（例如超过2200年）。

原因

这是因为Pandas中的时间戳是64位整数，其中纳秒被存储在最低的30位中。因此，Timestamp对象可以表示的最大日期是2262-04-11 23:47:16.854775807，而最小日期是1678-01-01 00:00:00。

因此，如果你使用的日期超出了这个范围，Pandas将无法处理这样的时间戳，并会抛出“Out of bounds 纳秒时间戳”错误。

解决办法

为了避免这个问题，你可以使用较短的时间跨度。另一个解决办法是在读取数据时，将非日期时间的列指定为字符串类型，这样Pandas就不会将它们解析为Timestamp对象。例如：

df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'non_date_column': str})

如果遇到了超出Timestamp对象范围的时间戳，我们可以将其转换为字符串或者Python的datetime.datetime对象，以进行处理。例如：

# 将Timestamp对象转换为字符串
df[datetime.datetime(219, 11, 19):datetime.datetime(2019, 11, 25)].to_string()
df['2019-11-25':'219-11-19'].to_string()

# 将Timestamp对象转换为datetime.datetime对象
df.loc[(df['timestamp'] > pd.Timestamp.max) | (df['timestamp'] < pd.Timestamp.min), 'timestamp'] = None
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.to_pydatetime()

在以上示例中，我们将超出Timestamp对象范围的时间戳转换为None值，并将其转换为Python的datetime.datetime对象。

结论

Pandas在处理超出Timestamp对象范围的时间戳时，会抛出“Out of bounds 纳秒时间戳”错误。为了避免这个问题，我们可以使用较短的时间跨度、将非日期时间的列指定为字符串类型等方法。如果遇到了超出Timestamp对象范围的时间戳，可以将其转换为字符串或者Python的datetime.datetime对象进行处理。