问题标签 [datetime64]

我有一个熊猫数据框，其中有一列将日期表示为：

它看起来像这样：

我知道如何使用以下功能对其进行分组：

我想要做的是使用相同的功能，但按周对行进行分组。

简而言之，这是我的问题：我正在尝试将我的数据（其中包含 np.datetime64 值）写入 csv，然后将它们读回，并希望我的时间不会改变......

正如在许多地方所讨论的，np.datetime64 将所有二进制和 UTC 保存在内存中，但从本地时间读取字符串。

这是我的问题的一个简单示例，此处从 df.to_csv("foo") 保存的 pd.read_csv("foo") 导致更改时间：

（照常：）

网上有很多问题和大量信息，但我已经在谷歌上搜索了一段时间，但无法找到如何解决这个问题的答案。应该有某种方法可以将数据保存在 Zulu 中，或者假设 UTC 读取它们，但还没有找到任何最好的（甚至是好的？）方法。我可以

但这在我看来真的很糟糕，在实践、可移植性和效率方面......（加上它在使用默认保存和读取时很烦人）

比较两个 numpy.datetime64 的日期部分的正确方法是什么？

上面的示例将通过比较 (A == B) 返回 false

我正在尝试转换datetime为，numpy.datetime64但以下情况失败：

我认为datetime64无法处理如此遥远的时间戳。

那么datetime64可以处理的最大时间戳是多少呢？

我有一个 xarray 数据集，它是：

dis 变量中有 nans，但整个数组不是 nans。维度时间长度对应10年的每日数据（3652天）。

我想要做的是获得 10 年时间序列的每月平均值，每个月和每个网格正方形（纬度，经度）。所以输出数据集将是：

我看到的一个选项几乎可以满足我的要求：

然而，它的输出只是一个 12 项数组。即我们失去了纬度和经度维度。

我认为使用 datetime64 方法可能有一些简单的方法可以做到这一点，但我一直在努力充分理解它们。

唉，在写这篇文章时，我已经做到了：

这使：

但是，是否有另一种更符合使用 groupby 的第一行代码的 Pythonic 方式？

谢谢

我有一个处理 Excel 文件的脚本。发送它的部门有一个生成它的系统，我的脚本停止工作。

我突然收到Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas以下代码行的错误：

我检查了旧系统文件中日期列的类型（dtype：object）与新系统文件（dtype：datetime64 [ns]）。

如何将日期格式更改为我的脚本可以理解的格式？

我看到了这个答案，但我对日期格式的了解并不是那么精细。

我想知道是否有人可以帮我解决这个问题：我有一个熊猫数据框（从文本文件生成），它的结构应该类似于这个：

我想做一些考虑到观察时间的操作，所以我将UT列从string格式更改为 numpy datetime64：

这给了我这样的东西：

但是，这里有两个问题：

首先）将年/月/日分配给当前。

第二）这一天从 23:59 -> 00:00 没有改变。相反，它已经倒退了。

如果我们知道第一个数据框索引行的真实日期，并且我们知道所有条目都是按顺序排列的（并且它们总是从日落到日出）。我们如何纠正这些问题？

我正在寻找一种对齐数据帧的好方法，每个数据帧都有一个“包含”秒的时间戳，而不会丢失数据。具体来说，我的问题如下：

这d1是我的“主要”数据框。

例如。df1 可能看起来像：

此外，我还有另一个数据框，例如 df2：

df2 看起来像（注意非周期性时间戳）：

现在，我加入 df 并获得：

这很好，但是，我想用 df2 的“分钟级别”值替换第 0 列中的 NaN 值。因此，只有在“秒级别”上没有完全匹配的情况下，我才想回到分钟级别。这可能是该特定分钟的所有值的简单平均值（此处：2012-01-01 00:00:00）。

感谢您的帮助！

我试图了解 pandas 在添加到 DataFrame 时如何处理日期时间戳。在我的机器上，日期提前 4 小时存储。我怎样才能阻止这种情况发生？

前任：

到目前为止一切都很好，但是当我将值视为一个数组时，我得到：

我怎样才能将其保留为 2016-10-04T00: ...
我想将其作为日期对象进行维护，并且无论运行代码的时区如何，它都相同？

提前致谢。

我想将一np.datetime64列添加到已从包含年、月、日、小时和分钟列的 .csv 文件中读取的 pandas 数据框中，并将其用作索引。我将单独的列组合成一列日期时间字符串。

所以数据框看起来像这样：

现在我想添加一个日期时间格式为的列np.datetime64

我想写

但这会产生错误

我需要遍历数据框的每一行，还是有更优雅的解决方案？