Pysolar的get_azimuth应用于pandas DataFrame时date参数报错如何处理

报错原因 #

你遇到的TypeError: an integer is required报错核心原因是：你传入get_azimuth函数的date参数是pandas自带的Timestamp类型对象，而该函数内部要求接收的日期参数是整数格式的Unix时间戳，类型不匹配导致报错。

解决方法 #

只需要在传参时将row['date']转换为对应精度的Unix时间戳整数即可，修改后的代码如下：

适配秒级时间戳要求（大部分太阳方位角计算函数的通用要求） #

daa['azimuth'] = daa.apply(lambda row: get_azimuth(row['latitude'], row['longitude'], int(row['date'].timestamp())), axis=1)

适配毫秒级时间戳要求 #

如果函数要求传入毫秒级时间戳，调整转换逻辑即可：

daa['azimuth'] = daa.apply(lambda row: get_azimuth(row['latitude'], row['longitude'], int(row['date'].timestamp() * 1000)), axis=1)

额外注意事项 #

• 运行前建议先清理date列的空值，避免空值转换报错：

  daa = daa.dropna(subset=['date'])
  

• 数据量较大时，apply遍历效率较低，可以先整列转换时间戳再处理，优化运行速度：

  # 先整列生成秒级时间戳
  daa['unix_ts'] = daa['date'].astype('int64') // 10**9
  daa['azimuth'] = daa.apply(lambda row: get_azimuth(row['latitude'], row['longitude'], row['unix_ts']), axis=1)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adam Dragula