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注：datetime64は正しいことをしていると思います。ですから、役に立つ場合に備えて、投稿はそのままにしておきます。

numpy 1.7.0の時点で、np.datetime64に渡された秒はローカルタイムゾーンにあると解釈されます。UNIX utc秒をnp.datetime64にインポートするためのクリーンで高速な方法はありますか？私はこれらの50Mの配列を持っていますが、私の秒の値がUTCであることをnp.datetime64に伝える方法があるはずですよね？

datetime.datetime.utcfromtimestamp(1338624706)
datetime.datetime(2012, 6, 2, 8, 11, 46)  # this is the time I'm looking for

np.datetime64(1338624706, 's')
numpy.datetime64('2012-06-02T01:11:46-0700')  # Darn you ISO!  Off by 7 hours

dt64 = np.datetime64(1338624706, 's')
dt64.astype(datetime.datetime)
datetime.datetime(2012, 6, 2, 8, 11, 46)  # Wait, did it do the right thing?

# This seems like the best option at the moment,
# but requires building datetime.datetime objects:
dt64 = np.datetime64(datetime.datetime.utcfromtimestamp(1338624706))
numpy.datetime64('2012-06-02T01:11:46.000000-0700') # Show this
dt64.astype(datetime.datetime)
datetime.datetime(2012, 6, 2, 8, 11, 46)  # Looks like it worked

私は本当に文字列操作に頼りたくありません。unixutcintまたはfloatの配列を正しいdt64に直接変換できると便利です。

https://stackoverflow.com/a/13704307/417578は、numpy 1.8.0が私が望むことを実行する可能性があることを意味しますが、1.7.0で動作するものはありますか？

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パンダの別の方法 (numpy datetime64 のさまざまなバージョンの癖を正しく処理するため、これは numpy 1.6.2 で機能します) - これには現在のマスターが必要になる可能性があると思います (0.11-dev)

# obviously replace this by your utc seconds
# need to convert to the default in pandas of datetime64[ns]
z = pd.Series([(1338624706 + i)*1e9 for i in range(50)],dtype='datetime64[ns]')

In [35]: z.head()
Out[35]: 
0   2012-06-02 08:11:46
1   2012-06-02 08:11:47
2   2012-06-02 08:11:48
3   2012-06-02 08:11:49
4   2012-06-02 08:11:50
Dtype: datetime64[ns]

# turn it into a DatetimeIndex and localize
lidx = pd.DatetimeIndex(z).tz_localize('UTC')

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-06-02 08:11:46, ..., 2012-06-02 08:12:35]
Length: 50, Freq: None, Timezone: UTC

# now you have a nice object to say convert timezones
In [44]: lidx.tz_convert('US/Eastern')
Out[44]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-06-02 04:11:46, ..., 2012-06-02 04:12:35]
Length: 50, Freq: None, Timezone: US/Eastern
于 2013-02-24T20:36:44.023 に答える
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質問を誤解しているのかもしれませんが、タイムゾーンは単なる表示上の問題ではないでしょうか?

utc_time = datetime.datetime.utcnow()
print utc_time
dt64 =  np.datetime64(utc_time)
print dt64
print dt64.astype(datetime.datetime)


2013-02-24 17:30:53.586297
2013-02-24T11:30:53.586297-0600
2013-02-24 17:30:53.586297

時間は決して「変更」されていません。

some_time = datetime.datetime.utcfromtimestamp(1338624706)
dt64 = np.datetime64(1338624706,'s')
print dt64.astype(int64)
1338624706

これは numpy 1.7 の時点です。

于 2013-02-24T17:35:04.040 に答える