如何按日期过滤numpy.ndarray？

Question

我有一个2d numpy.array,其中第一列包含datetime.datetime对象,第二列包含第二列:

A = array([[2002-03-14 19:57:38, 197],
       [2002-03-17 16:31:33, 237],
       [2002-03-17 16:47:18, 238],
       [2002-03-17 18:29:31, 239],
       [2002-03-17 20:10:11, 240],
       [2002-03-18 16:18:08, 252],
       [2002-03-23 23:44:38, 327],
       [2002-03-24 09:52:26, 334],
       [2002-03-25 16:04:21, 352],
       [2002-03-25 18:53:48, 353]], dtype=object)

我想要做的是选择特定日期的所有行,例如

A[first_column.date()==datetime.date(2002,3,17)]
array([[2002-03-17 16:31:33, 237],
           [2002-03-17 16:47:18, 238],
           [2002-03-17 18:29:31, 239],
           [2002-03-17 20:10:11, 240]], dtype=object)

我怎样才能做到这一点？

谢谢你的见解:)

Answer 1

您可以这样做：

from_date=datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)
to_date=from_date+datetime.timedelta(days=1)
idx=(A[:,0]>from_date) & (A[:,0]<=to_date)
print(A[idx])
# array([[2002-03-17 16:31:33, 237],
#        [2002-03-17 16:47:18, 238],
#        [2002-03-17 18:29:31, 239],
#        [2002-03-17 20:10:11, 240]], dtype=object)

A[:,0]是的第一列A。

不幸的是，A[:,0]与datetime.date对象进行比较会引发TypeError。但是，与datetime.datetime对象进行比较可以：

In [63]: A[:,0]>datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)
Out[63]: array([False,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

而且，不幸的是，

datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)<A[:,0]<=datetime.datetime(2002,3,18,0,0,0)

也会引发TypeError，因为它调用datetime.datetime的__lt__方法而不是numpy数组的__lt__方法。也许这是一个错误。

无论如何，不​​难解决。你可以说

In [69]: (A[:,0]>datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)) & (A[:,0]<=datetime.datetime(2002,3,18,0,0,0))
Out[69]: array([False,  True,  True,  True,  True, False, False, False, False, False], dtype=bool)

由于这为您提供了一个布尔数组，因此您可以将其用作的“花式索引” A，从而产生所需的结果。