问题标签 [datetime64]
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numpy - numpy 的 datetime64 类型背后的动机?
我最近注意到 numpy 包含从 numpy 1.7 开始的 datetime64 数据类型:
我想知道将其作为单独类型包含在 numpy 包中而不是使用 Python 提供的内置 datetime.datetime 背后的动机是什么?
我有兴趣更好地理解这一点的一些原因包括:
- 我想知道何时适合使用 datetime.datetime 与何时使用 numpy.datetime64
- 由于 numpy 不包含类似于 datetime.date 的日期类型,当我需要与 numpy.datetime64 对象交互时,我应该使用 numpy.datetime64 作为日期吗?或者我应该在我的代码中混合 datetime.date 和 numpy.datetime64 吗?
python - 如何确定 numpy.datetime64 中的时间单位?
我看不到如何显示 numpy.datetime64 的单位。说:
t=np.datetime64(123456789, 'ms' )
告诉我单位是“毫秒”的方法是什么?
python - 将 datetime64 转换为不同的时间单位
假设以毫秒T
为numpy.datetime64
单位。有没有比这更容易转换单位的方法?
我更喜欢更容易猜测的东西,而且,就此而言,可读性更强。
python - Pandas,具有 datetime64 列的数据框,按小时查询
我有一个熊猫数据框df
,其中有一列由 组成datetime64
,例如
我想df
使用一天中的时间作为标准进行子采样(独立于 中的其他信息date
)。例如,在伪代码中
对于某些功能HOUR
。
我想这个问题可以通过从 到 的初步转换来datetime64
解决datetime
。这可以更有效地处理吗?
python - numpy datetime64 添加或减去日期间隔
我正在解析一个巨大的 ascii 文件,其中包含分配给条目的日期。因此,我发现自己使用与 numpy.datetime64 并行的 datetime 包来添加数组功能。我知道 pandas 包可能最推荐用于日期,但是尝试在没有 pandas 的情况下完成它。我一直在寻找一种巧妙的方法来添加/减去某个日期步长,例如从 datetime64 对象中添加/减去一年或 3 个月。
目前,我正在将 dt64 对象转换为 dt 对象并使用替换功能来更改年份,然后必须将其转换回 dt64,这对我来说有点乱。因此,如果有人仅使用 numpy.datetime64 格式有更好的解决方案,我将不胜感激。
示例:将“YYYY-12-31”转换为“(YYYY-1)-12-31”
python - 如何将熊猫时区感知时间戳转换为 UNIX 纪元?
我需要将时区感知 date_range (TimeStamps) 转换为 UNIX 纪元值,以便在外部 Javascript 库中使用。
我的做法是:
df['index'] 包含预期的 UNIX 纪元值,但它们存储在 UTC(!) 中。
我想这是因为 pandas 将时间戳存储在 numpy UTC datetime64 值中。
有没有一种聪明的方法可以在请求的时区中获得“正确的”纪元值?
python - 如何使用 C API 创建 datetime64 对象的 Numpy 数组?
我需要从 C/C++ 代码创建一个 numpy datetime64 对象数组。正如你所看到的NPY_LONGLONG
,NPY_VOID
我做到了。我需要对NPY_DATETIME
类型做同样的事情。
问题是没有关于什么是NPY_DATETIME
类型的内部表示的文档,所以我不知道它是否具有固定的大小、结构。
如果您像我为NPY_LONGLONG
and做的那样举一个例子,那就太好了NPY_VOID
。
python - 如何强制 python 打印具有指定时区的 numpy datetime64?
我想按我指定的时区查看 numpy datetime64 对象。
Python 始终以 UTC+0400(这是我的本地时区)打印日期时间对象,即使我指定了另一个时区>>> np.datetime64('2013-03-10T01:30:54+0300')
。有没有办法通过 UTC+0000 时区强制 python 打印?
我正在使用 numpy 1.8.1 。
python - 使用日期的熊猫数据框中的列算术
我认为这应该很容易,但我有点碰壁。我有一个从 Stata .dta 文件导入到 pandas 数据框中的数据集。有几列包含日期数据。数据框包含 100,000 多行,但给出了一个示例:
数据存储为 datetime64 格式:
我想做的就是创建一个新列,它给出 event_date 和开始日期之间的天数差异(而不是“我们”或“ns”!!!),比如 2006 年 1 月 1 日。我尝试了以下方法:
......但我得到了消息:
我也尝试过 lambda 函数,但这也不起作用。
但是,如果我只想在可以成功使用的每个日期中添加一天:
这很好用。
我在这里错过了一些简单的东西吗?
提前感谢您的帮助。
python - 子类化 datetime64
如何从 numpy datetime64 子类化?例如使用标准日期时间,我可以轻松地进行子类化:
但是,使用 datetime64 以下总是返回 datetime64 引用,而不是我的班级......
我怎样才能解决这个问题?我基本上想为 datetime64 编写一个简单的包装器,它允许我添加自定义函数,例如使用简单的 .Month() 方法获取给定日期的月份。通过上面的示例,我可以轻松添加方法,在下面的示例中,它永远不会识别我的方法并认为它是一个 datetime64 对象。