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我想将 pandas DateTimeIndex 转换为 excel 日期（自 1899 年 12 月 30 日以来的天数）。我尝试在一个采用 datetime64s 并返回 excel 日期的函数上使用 numpy.vectorize。我对 numpy vectorize 的行为方式感到惊讶 - 在第一次调用时，测试调用以查看返回类型，vectorize 按照提供的 datetime64 传递。在随后的调用中，它传入 datetime64 的内部存储类型——在我的例子中是 long。在内部，_get_ufunc_and_otypes 调用：

inputs = [asarray(_a).flat[0] for _a in args]
outputs = func(*inputs)

而 _vectorize_call 执行以下操作：

inputs = [array(_a, copy=False, subok=True, dtype=object) 
                  for _a in args]            

outputs = ufunc(*inputs)

事实证明，我可以很容易地使用内部 numpy 数组数学来完成 (x - day0)/1day。但是这种行为似乎很奇怪（当函数被矢量化时类型会改变）

这是我的示例代码：

import numpy

DATETIME64_ONE_DAY   = numpy.timedelta64(1,'D')
DATETIME64_DATE_ZERO = numpy.datetime64('1899-12-30T00:00:00.000000000')

def excelDateToDatetime64(x):
   return DATETIME64_DATE_ZERO + numpy.timedelta64(int(x),'D')

def datetime64ToExcelDate(x):
   print type(x)
   return (x - DATETIME64_DATE_ZERO) / DATETIME64_ONE_DAY

excelDateToDatetime64_Array = numpy.vectorize(excelDateToDatetime64)
datetime64ToExcelDate_Array = numpy.vectorize(datetime64ToExcelDate)

excelDates = numpy.array([ 41407.0, 41408.0, 41409.0, 41410.0, 41411.0, 41414.0 ])
datetimes  = excelDateToDatetime64_Array(excelDates)
excelDates2 = datetime64ToExcelDate(datetimes)


print excelDates2  # Works fine

# TypeError: ufunc subtract cannot use operands with types dtype('int64') and dtype('<M8[ns]')
# You can see from the print that the type coming in is inconsistent
excelDates2 = datetime64ToExcelDate_Array(datetimes)
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1 回答 1

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Datetimes 和 timedeltas 需要使用底层数据来处理（你只是arr.view('i8')为了得到这些数据np.int64）

根据基本值定义常量

In [94]: DATETIME_DATE_ZERO_VIEW = DATETIME64_DATE_ZERO.view('i8')

In [95]: DATETIME_DATE_ZERO_VIEW
Out[95]: -2209161600000000000

In [96]: DATETIME64_ONE_DAY_VALUE = DATETIME64_ONE_DAY.astype('m8[ns]').item()

In [97]: DATETIME64_ONE_DAY_VALUE
Out[97]: 86400000000000L

In [106]: def vect(x):
   .....:     return (x-DATETIME_DATE_ZERO_VIEW)/DATETIME64_ONE_DAY_VALUE
   .....: 

In [107]: f = np.vectorize(vect)

传入底层 np.int64 的视图

In [109]: f(datetimes.view('i8'))
Out[109]: array([41407, 41408, 41409, 41410, 41411, 41414])

熊猫方式

In [98]: Series(datetimes).apply(lambda x: (x.value-DATETIME_DATE_ZERO_VIEW)/DATETIME64_ONE_DAY_VALUE)
Out[98]: 
0    41407
1    41408
2    41409
3    41410
4    41411
5    41414
dtype: int64
于 2013-07-05T23:49:34.907 回答