问题标签 [datetime64]
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python - pandas：减去具有重复索引的 datetime64 列会导致对齐问题
我真的在这个问题上摸不着头脑。
显然，如果您有一个具有重复索引的数据框，则减去包含日期时间的列会破坏对齐，而减去常规 int 列则不会。在这种情况下，“减法”是否意味着不同的东西？
到目前为止一切都很好，这就是我所期望的。
什么？？？
即使 col 值本身不是重复的，也会发生同样的事情。
python - numpy 用 datetime64 数字化
我似乎无法让 numpy.digitize 与 datetime64 一起使用：
它给出了以下错误：
这是预期的行为吗？
python - datetime64 和 timedelta64 将保持实验多长时间？
1.12 版的numpy 手册说明了日期时间和时间增量的主题：
笔记
datetime API 在 1.7.0 中是实验性的，在 NumPy 的未来版本中可能会发生变化。
NumPy 1.7.0 显然是在 2013 年 2 月发布的，1.8.0 版是从2013年 10 月发布的，1.9.0 版是在 2014 年10 月发布的。1.12 版预计在 2016 年底或 2017 年初发布。
是否有稳定 NumPydatetime64和timedelta64API 的具体计划？如果是，是否有一个目标版本，我们可以期待这种稳定？还是有一些重大的未解决问题，我们是否应该期望它暂时保持实验性？
python - 将字符串转换为 Numpy 日期时间
我正在使用 numpy 1.8.2，以下代码导致以下错误：
产生以下输出：
有什么我做错了吗？
我特别困惑，因为
产生预期的输出：
python - numpy.datetime64 中的时区问题
我有点困惑 numpy 如何处理时区。如果我只用日期创建一个日期时间对象，它似乎使用祖鲁时区。如果我使用额外的时间步长，它将使用我当前的时区。如果我然后操纵这些对象，例如添加一个 timedelta，结果会有所不同：
我必须确保所有值都在同一个时区，所以我的问题是，如何确保初始化这些日期的用户不会将日期和日期与时间混合。
python - 在 python pandas 数据框中指定特定的日期值
我有一个 dataframe df，有两列，GROUP_ID={A,B}并且ACTION_DATE. 我想要做的是将ACTION_DATE值替换为03/31/2006，如果GROUP_ID' 的值是B. 的数据类型ACTION_DATE是datetime64[ns]。
所以，我尝试了以下方法。
上面的行运行没有错误，但结果数据帧保持不变。
有人能指出我错过了什么吗？
numpy - 从整数创建 tz 感知 pandas 时间戳对象
我有一个整数，它是 unix 纪元之后的微秒数。（格林威治标准时间）
如何使用 astype 将 1349863207154117 转换为 pandas.Timestamp("2012-10-10T06:00:07.154117", tz=¨UTC¨)？astype 的文档不是很详尽。我尝试了以下方法。
返回：
- 如果我只想要几秒钟，这有效：
python - 数据框中的 datetime64 比较
我正在努力在数据框中进行 datetime64 比较以更新列。假设我们有一个带有“日期”列的数据框“df”
我需要删除时间并进行日期比较，因此要提取我使用的日期 .date()
我先测试一下
所以一切似乎都很好，如果日期列等于特定日期，我尝试做一个条件，将另一列更新为另一个值
我得到一个 KeyError: True
我该如何正确地做到这一点？
python - 在熊猫中比较日期时间的最快方法是什么？
我有两个不同行数的大 csv 文件，我正在导入如下：
现在我想用日期匹配的第二个数据框中的相应 TBA 替换第一个数据框中的 TBA。默认值为 0。所以我遍历行如下：
问题是这需要很长时间（大约 11 分钟）。我想将一个 csv 与 160 个其他 csv 进行比较，并进一步运行一些基于树的模型。我是一个新手，几乎没有编码背景！如果这是一种“肮脏”的方式，请原谅我。任何帮助，将不胜感激。谢谢！