问题标签 [datetime64]
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python - python 日期时间到 np.datetime64
有没有理由从datetime.datetime数组转换而不指定单位us将日期时间转换为全天？或者这是一个错误？
输出
numpy 版本 1.14.3 和 python 3.6.3
从 numpy 文档中，我看不到 datetime64 的默认单位是天。来自https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/arrays.datetime.html
python - 使用 Python 中的日期列表循环超过 24 小时
我有一个np.datetime64Python 中的日期列表：
我希望遍历列表中的每个日历日。我试图从列表中提取每个唯一日期（即找到最小和最大日期并在它们之间创建一个日期列表），但这对于我想要做的事情并不理想。
我想要的结果是拥有允许我遍历列表中找到的每个日期/日历日并获取与该日期相对应的日期时间的代码：
笔记：
1) 迭代每个 [n:n+24] 的解决方案或任何不起作用的解决方案，因为不是每天都将具有相同数量的时间步长。
python - pandas 中 datetime 和 datetime64[ns] 的比较
我正在编写一个检查 excel 文件的程序，如果今天的日期在 excel 文件的日期列中，我会解析它
我在用着：
今天的日期。我正在检查今天是否在以下列中：
我确实知道今天的日期在相关文件中。该系列的 dtype 是 datetime64[ns]
另外，我只检查日期本身，而不是之后的时间戳，如果这很重要的话。我这样做是为了使时间戳为 00:00:00：
打印后该对象的类型也是日期时间
python - 使用不同的日期时间格式、datetime 和 datetime64 进行计算
我正在尝试计算两个日期之间的天数：
第一次约会：
第二个日期，从数据框中提取：
错误：
ufunc 减法不能使用类型为 dtype('O') 和 dtype('M8[ns]') 的操作数
我的下一次尝试是：
这导致了以下错误（我将日期作为函数中的参数传递）：
输入类型不支持 ufunc 'bitwise_and'，并且根据转换规则 ''safe'' 无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型
我应该如何解决这个问题？第二个对我来说似乎更合乎逻辑，但我不明白为什么我不能将简单的日期传递给函数。
python - 根据递归时间间隔过滤 DataFrame 行中的异常值
我有以下 DataFrame df：
这意味着我y每小时都有一个值。我想过滤行，以便删除不在 6-sigma 区间 (3*std, -3*std) 内的值。
我可以通过这种方式对整个 DataFrame 执行此操作：
但我想每天都这样做。
请注意，这ds是 adatetime64[ns]和ya float64。
此外，由于我的最终目标是从数据中排除异常值，您能否提出其他可行的选择来实现这一目标？
python - 按天在 Pandas 过滤器中获取下一个可用日期
我已经datetime64[ns]使用以下代码行过滤了 pandas 数据框中的类型，以获取每个月特定日期的数据。
输出如下：
但是，如果您发现 for 的条目2013-09-01丢失，因为它在原始数据集中不可用。在这种情况下，我想获取2013-09-02. 理想情况下，如果某个日期在周末（周六和周日或任何缺失的日期，如假期或特定日期的数据不可用），我想获取下一个可用日期的数据。想知道我们是否可以使用 pandas 来实现，或者我需要手动迭代执行此功能。
python - 从 datetime64[ns, UTC] 中提取年月日，Python
我在 df 中有这个专栏：
我想创建三个包含日、月和年的新列，但我想不出一种方法来提取time column.
pandas - 如何让熊猫返回 datetime64 而不是 Timestamp？
我怎样才能告诉熊猫返回datetime64而不是返回Timestamp？例如，在下面的代码中df['dates'][0]返回一个 pandas对象，而不是我放入Timestamp的 numpy对象。datetime64
是的，我得到它后可以转换它，但是是否可以告诉熊猫将我输入的内容归还给我？
pandas - 使用 numPy datetime64 处理 pandas Dataframe 列中的日期的异常
对于 pandas DataFrame 中的数据，无法使用 datetime64 将“YYYY-MM”字符串转换为 YYYY-MM 日期时间。
当存储在标量或数组中时，np.datetime64 用于将 'YYYY-MM' 的日期字符串转换为日期时间，但当通过 DateFrame 访问相同的数据时则不行。
我想要做的是将列日期（格式：YYYY-MM）转换为日期时间数据（添加或不添加另一列）。
csv文件数据：
示例代码：
因此，datetime64 将 YYYY-MM 更改为 YYYY_MM-01（另外，YYYY 转换为 YYYY-01-01）
python - numba 中有没有办法使用 numpy datetime64 变量确定天数和小时数？
我在一个非常大的文件（30 gigs）上运行一个非常大的函数。因为python很慢，所以我决定尝试在numba中实现这个功能。在初步阅读之后，似乎 numba 在使用 datetime 的操作能力方面非常过时，只允许对 np.datetime64 对象进行操作并且只查看 timedeltas 和非常基本的 np.datetime64 操作。
文件中的一列是日期时间对象。我需要运行的一项检查是检查日期是否更改（在数据集的时区中定义为下午 5:00），如果日期更改则执行操作。不幸的是，我还没有找到一个干净的解决方案，我可以在 numpy datetime64 对象上工作以执行此检查，并且想知道是否有办法做到这一点。
目前，该函数采用整数数组表示年、月、周、工作日、日、小时、分钟和秒，这就是我在 numba 函数中处理时间的方式，效率非常低。