一种解决方法是进行类型转换。数据转换为Python自带的datetime类型后，通过提取YY-MM-DD部分来实现。然而，这种方法导致date字段类型变为VARCHAR，且对DataFrame的性能产生影响。另一种方法是进行数据拆分，即将Numpy的datetime64类型数据拆分为date和time两个列，分别存放日期和时间信息。这种
start_date=start_date,end_date=end_date)df_bar=df_bar.loc[:,['code','open','close','high','low','vol','amount','tor','vr','ma5','ma10','ma20','ma60']]# 将DataFrame的index转换成列'date'df_bar['date']=df_bar.index"""to_pydatetime函数将DatetimeIndex...
np.datetime64可以将'YYYY-MM‘的日期字符串转换为日期时间，但通过DateFrame访问相同的数据时则不会。
我建议使用pandas来转换你的numpy.datetime: import pandas as pd import numpy as np x = np.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000') x = pd.to_datetime(x) str(x.date()) 回报: '2010-06-01' 如果您有多个要转换的字符串,这也可以工作: x = [np.datetime64(i) for i in ['2010-06-...
date = datetime.datetime.utcfromtimestamp(ts) print("Numpy date= ", when, " Python date= ", date) return float(90) - next_func(lat, lon, date) 调用这个函数: new_df['new_column'] = np.vectorize(my_func)(lat, lon, new_df['datetime(LT)']) ...
NumPy 1.7 开始支持的日期时间类型 timedelta64 表示两个时间之间的间隔 这里有点不理解,我是 win7 64 位系统,上述的类型都是我实测得到的,但是,我查看源码,里面却是如下定义的事实上,如果两个 datetime64 对象具有不同
from datetime import date import numpy as np from log_returns import logrets import matplotlib.pyplot as plt today = date.today() start = (today.year - 1, today.month, today.day) quotes = quotes_historical_yahoo('AAPL', start, today) ...
Python标准库处理时间对象:datetime 灵活处理时间对象:dateutildateutil.parser.parse() 成组处理事件对象:pandaspd.to_datetime() datetime.datetime.strptime('2010-08-21', '%Y-%m-%d') import dateutil dateutil.parser.parse('2001-01-01') dateutil.parser.parse('200101/01') ...
salesDf.loc[:,'销售时间']=changeDate(saleDateTimeSer) salesDf.head() 注意:图片画红线部分的操作 注意:函数中tmieSer必须转化为pandas的Series类型 用pd.to_datetime转化为日期类型 #将“销售时间”列的字符串型转换为日期型 salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datetime(salesDf.loc[:,'销售时间'], ...
dateutil.parser.parse() 成组处理时间对象:pandas pd.to_datetime(['2001-01-01','2002-02-02']) 产生时间对象数组:date_range start 开始时间 end 结束时间 periods 时间长度 freq 时间频率,默认为'D',可选H(our),W(eek),B(usiness),S(emi-)M(onth),(min)T(es), S(econd), A(year),… ...