問題タブ [datetime64]
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python - pandas: インデックスが重複している datetime64 列を減算すると、位置合わせの問題が発生します
私は本当にこれに頭を悩ませています。
どうやら、重複したインデックスを持つデータ フレームがある場合、datetimes で構成される列を減算すると配置が崩れますが、通常の int 列を減算するとそうではありません。この文脈では「引き算」は別の意味ですか？
これまでのところすべて順調です。それが私が期待していることです。
何？？？
col 値自体が重複していなくても、同じことが起こります。
python - datetime64 と timedelta64 はどのくらいの期間実験的なままですか?
バージョン 1.12のnumpy マニュアルでは、datetimes と timedeltas のトピックについて次のように述べています。
ノート
datetime API は 1.7.0 では実験的であり、NumPy の将来のバージョンで変更される可能性があります。
NumPy 1.7.0 は 2013 年 2 月にリリースされたようで、バージョン 1.8.0 は2013 年 10 月にリリースされ、バージョン 1.9.0 は2014 年 10 月にリリースされました。バージョン 1.12 は、2016 年後半または 2017 年前半にリリースされる予定です。
NumPydatetime64とtimedelta64API を安定させるための具体的な計画はありますか? はいの場合、そのような安定性を期待できるターゲット バージョンはありますか? それとも未解決の重大な問題がいくつかあるので、当面は実験的なままにする必要がありますか?
python - 文字列を Numpy 日時に変換する
numpy 1.8.2 を使用していますが、次のコードを実行すると以下のエラーが発生します。
次の出力が生成されます。
私が間違っていることはありますか？
私は特に混乱しているので
期待される出力を生成します。
python - numpy.datetime64 のタイムゾーンの問題
numpy がタイムゾーンを処理する方法に少し混乱しています。日付だけでdatetime-objectを作成すると、Zulu-Timezoneを使用しているようです。追加のタイムステップを使用すると、現在のタイムゾーンが使用されます。次に、これらのオブジェクトを操作すると (timedelta を追加するなど)、結果は異なります。
すべての値が同じタイムゾーンにあることを確認する必要があるため、私の質問は、これらの日付を初期化するユーザーが日付と日付を時刻と混在させないようにするにはどうすればよいかということです。
python - python pandasデータフレームで特定の日付値を指定する
df私は2 つの列をGROUP_ID={A,B}持つdataframe を持っていますACTION_DATE。私がしたいのは、値がの場合、ACTION_DATE値をに置き換えることです。のデータ型はです。03/31/2006GROUP_IDBACTION_DATEdatetime64[ns]
ということで、以下をやってみました。
上記の行はエラーなしで実行されますが、結果のデータフレームは変更されません。
誰かが私が欠けているものを指摘できますか?