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。
如果你从数组中取出日期,你会得到一个datetime对象。可以获取日期等属性: In [198]: d=np.array('2018-03-12',dtype='datetime64[D]') In [199]: d Out[199]: array('2018-03-12', dtype='datetime64[D]') In [200]: d.item() Out[200]: datetime.date(2018, 3, 12) In [201]: dd=d...
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)']) ...
read_csv(file_path, parse_dates=['timestamp'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, unit='ns')) return data # 2. 时间戳转换 def convert_timestamps(data): """ 将字符串时间戳转换为 datetime64 类型 :param data: 股票 tick 数据 :return: 转换后的时间戳数组 """ timestamps = ...
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
3.3 datetime64 的应用 为了允许在只有一周中某些日子有效的上下文中使用日期时间,NumPy包含一组“busday”(工作日)功能。 numpy.busday_offset(dates, offsets, roll='raise', weekmask='1111100', holidays=None, busdaycal=None, out=None)First adjusts the date to fall on a valid day according to the...
_date = narr[0,0] X = np.array(narr[:,1]).reshape(-1,1) Y = np.array(narr[:,2]).reshape(-1,1) linreg.fit(X,Y) beta = linreg.coef_[0,0] alpha = linreg.intercept_returnnp.array([_date.to_datetime64(),beta,alpha])if__name__ =='__main__': ...
2、datetime64 的使用 Ⅰ、简单示例 例一: import numpy as np a = np.datetime64('2019-03-01') print(a) 1. 2. 3. 4. 输出: 2019-03-01 1. 例二: import numpy as np a = np.datetime64('2019-03') print(a) 1. 2. 3.