問題タブ [datetime64]

最近、numpy には numpy 1.7 で始まる datetime64 データ型が含まれていることに気付きました。

http://www.compsci.wm.edu/SciClone/documentation/software/math/NumPy/html1.7/reference/arrays.datetime.html

Python が提供する組み込みの datetime.datetime を使用するのではなく、これを numpy パッケージ内の別の型として含める動機は何ですか?

これをよりよく理解することに興味がある理由には、次のようなものがあります。

1. datetime.datetime を使用するのが適切な場合と numpy.datetime64 を使用する場合を知りたい
2. numpy には datetime.date に類似した日付型が含まれていないため、numpy.datetime64 オブジェクトを操作する必要がある場合、日付に numpy.datetime64 を使用する必要がありますか? または、コードで datetime.date と numpy.datetime64 を混在させる必要がありますか?

numpy.datetime64 の単位を明らかにする方法がわかりません。言う：

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

単位が「ms」であることを教えてくれる方法は何ですか?

たとえば、でdf構成される1つの列を持つパンダデータフレームがありますdatetime64

df基準として 1 日の時間を使用してサブサンプリングしたいと思います (の他の情報とは無関係にdate)。たとえば、擬似コードで

いくつかの機能のためにHOUR。

datetime64この問題は、 からへの予備的な変換によって解決できると思いdatetimeます。これをより効率的に処理できますか?

エントリに日付が割り当てられた巨大な ASCII ファイルを解析しています。そのため、numpy.datetime64 と並行して datetime パッケージを使用して、配列機能を追加していることに気付きました。日付には pandas パッケージを使用することをお勧めしますが、pandas なしでこれをやってのけるようにしてください。datetime64 オブジェクトから 1 年または 3 か月などの特定の日付ステップを加算/減算するためのきちんとした方法を探しています。

現在、dt64 オブジェクトを dt オブジェクトに変換しており、replace 関数を使用してたとえば年を変更し、後で dt64 に戻す必要がありますが、これは少し面倒です。したがって、numpy.datetime64 形式のみを使用したより良い解決策を誰かが持っていれば幸いです。

例：「YYYY-12-31」を「(YYYY-1)-12-31」に変換する

指定したタイムゾーンでnumpyのdatetime64オブジェクトを見たいです。

別の timezone を指定しても、Python は常に UTC+0400 (私のローカル タイムゾーン) で datetime オブジェクトを出力します>>> np.datetime64('2013-03-10T01:30:54+0300')。UTC + 0000タイムゾーンでpython印刷を強制する方法はありますか?

numpy 1.8.1 を使用しています。

numpy datetime64 からサブクラス化するにはどうすればよいですか? たとえば、標準の日時を使用して、簡単にサブクラス化できます。

ただし、datetime64 を使用すると、次のようにすると、クラスではなく常に datetime64 参照が返されます...

どうすればこれを修正できますか? 基本的には、単純な .Month() メソッドを使用して特定の日付の月を取得するなどのカスタム関数を追加できる、datetime64 の単純なラッパーを作成したいと考えています。上の例ではメソッドを簡単に追加できますが、下の例ではメソッドが認識されず、datetime64 オブジェクトと見なされます。