标签: datetime64

我不知道如何显示 numpy.datetime64 的单位。说：

t=np.datetime64(123456789, 'ms' )

有什么方法告诉我单位是“ms”？

我有一个 Pandas 数据框df，其中一列由datetime64，例如

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1471 entries, 0 to 2940
Data columns (total 2 columns):
date    1471  non-null values
id      1471  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), int64(1)

我想df使用一天中的小时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

df_sub = df[ (HOUR(df.date) > 8) & (HOUR(df.date) < 20) ]

对于某些功能HOUR。

我想这个问题可以通过从datetime64到的初步转换来解决datetime。这可以更有效地处理吗？

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=\xc2\xa8UTC\xc2\xa8) ？astype 的文档不是很详尽。我已经尝试过以下方法。

x = 1349863207154117\ndt64 = np.int64(x).astype("M8[us]")\nprint dt64\n

返回：

np.datetime64("2012-10-10T06:00:07.154117-0400")\n

\n
2. 如果我只想要几秒钟，这有效：
\n

x = 1349863207154117\ndt64 = np.int64(x).astype("M8[us]")\nprint dt64\n

我想向np.datetime64已从包含年，月，日，小时和分钟的列的.csv文件读取的熊猫数据框中添加一列，并将其用作索引。我将单独的列组合在一起，以形成一列日期时间字符串。

import numpy as np
import pandas as pd
filename = 'test.csv'
df = pd.read_csv(filename, header=0, usecols = [2,3,4,5,6], names = ['y','m','d','h','min'],dtype = {'y':'str','m':'str','d':'str','h':'str','min':'str'})  #read csv file into df
df['datetimetext'] = (df['y']+'-'+df['m']+'-'+df['d']+' '+df['h']+':'+df['min']+':00')

因此，数据框如下所示：

           y   m   d   h min    datetimetext  
0       1993  09  06  00  30    1993-09-06 00:30:00
1       1993  09  06  01  00    1993-09-06 01:00:00
2       1993  09  06  01  30    1993-09-06 01:30:00
3       1993  09  06  02  00    1993-09-06 02:00:00
4       1993  09  06  02  30 …

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

我正在使用:

cur_date = datetime.today()

为今天的约会.我正在检查今天是否在列中:

bool_val = cur_date in df['date'] #evaluates to false

我确实知道今天的日期在相关文件中.该系列的dtype是datetime64 [ns]

此外,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00:00:00:

cur_date = datetime.strptime(cur_date.strftime('%Y_%m_%d'), '%Y_%m_%d')

打印后该对象的类型也是日期时间

我已经对熊猫数据框进行了切片。

end_date = df[-1:]['end'] 

type(end_date) 
Out[4]: pandas.core.series.Series 

end_date 
Out[3]: 
48173   2017-09-20 04:47:59 
Name: end, dtype: datetime64[ns] 

1. 如何摆脱end_date的索引值48173并只获取2017-09-20 04:47:59字符串？我必须使用2017-09-20 04:47:59作为参数来调用 REST API ，所以我必须从 Pandasdatetime64系列中获取字符串。
2. 如何摆脱 end_date 的索引值48173并只获取​​ datetime 对象 [类似的东西datetime.datetime.strptime('2017-09-20 04:47:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')]。我需要它，因为稍后我将不得不检查是否'2017-09-20 04:47:59' < datetime.datetime(2017,1,9)

我只需要转换一个单元格值，而不是整列。如何进行这些转换？

我在 df 中有此列：

    > df["time"]
0         2007-02-01 22:00:00+00:00
1         2007-02-01 22:00:00+00:00
2         2007-02-01 22:00:00+00:00
3         2007-02-01 22:00:00+00:00
4         2007-02-01 22:00:00+00:00

我想用日、月和年创建三个新列，但我无法找到一种方法来提取time column.