如何从numpy datetime数组中获取一年中的元素日期？
从numpy datetime数组中获取一年中的元素日期，可以使用numpy的datetime64类型和相关的函数来实现。
首先，将numpy数组转换为datetime64类型的数组，可以使用numpy的astype()函数。通过指定dtype为datetime64，将数组中的元素转换为日期时间类型。
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01'], dtype='datetime64')
# 将数组转换为datetime64类型
datetime_arr = arr.astype('datetime64')接下来，可以使用numpy的datetime64类型的属性和函数来获取一年中的元素日期。可以使用year属性获取日期的年份，然后通过比较年份来筛选出符合条件的日期。
# 获取一年中的元素日期
year = 2022
# 筛选出符合条件的日期
filtered_dates = datetime_arr[datetime_arr.astype('datetime64[Y]').astype(int) == year]以上代码中，首先将datetime_arr转换为年份类型的datetime64，然后将其转换为整数类型，再与指定的年份进行比较，筛选出符合条件的日期。
最后，可以打印出筛选后的日期。
# 打印筛选后的日期
for date in filtered_dates:
print(date)这样就可以从numpy datetime数组中获取一年中的元素日期了。
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我得到了一个数组格式的年份列表( 1700,1701,1702.... 1970 )，我想将它转换为一年的第一天，例如1700-01-01 00:00
我尝试了以下代码：
year=range(1700,1970)
time=datetime.date(year,"%Y").date()
但是得到了这个错误：
time=datetime.date(times,"%Y").date()
TypeError: descriptor 'date' requires a 'datetime.datetime' object but rec
浏览 8提问于2017-02-27得票数 0
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我想要传递一个datetime数组给一个Numba函数(它不能被矢量化，否则会非常慢)。我知道Numba支持numpy.datetime64。然而，它似乎支持datetime64，但不支持datetime64 (我通过艰苦的方式了解到这一点:它有文档吗？)。
我试图从datetime64ns转换到datetime64D，但似乎找不到一种方法！有什么想法吗？
我已经用下面最少的代码总结了我的问题。如果您运行的是datetime64D的testdf(mydates)，它会工作得很好。如果你运行testdf(dates_input)，它是datetime64ns，注意这个例子只是把日期传递给Numb
浏览 11提问于2015-08-10得票数 33
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4回答
之前买的服务器可以退款么？你这活动力度好大啊
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浏览 1602提问于2018-01-20
1回答
我有这样的数据
df.head(6):
year qtr measure
1990 3 1.813619
1990 4 1.809598
1991 1 1.814911
1991 2 1.808807
1991 3 1.820009
...
我怎么可能把“年份”和“qtr”结合起来，得到熊猫的“日期时间”专栏呢？这可能只是一个季度的结束日期。
谢谢。
浏览 3提问于2014-05-02得票数 2
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2回答
我有一个dataframe，其中包含一列已知年份的日期数字：
print (df)
year day time
0 2012 227 800
15 2012 227 815
30 2012 227 830
... ... ... ...
194250 2013 226 1645
194265 2013 226 1700
我尝试使用以下命令将日期数字转换为datetime %m-%d：
import pandas as pd
df['day'] = pd.to_datet
浏览 19提问于2021-02-17得票数 2
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2回答
在Python中，我有一个使用熊猫生成(或从CSV文件中读取)的日期数组，我想在每个日期中添加一年。我可以用熊猫让它发挥作用，但不使用矮胖。我做错了什么？或者是熊猫身上的虫子，还是小矮人身上的虫子？
谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
# Generate range of dates using pandas.
dates = pd.date_range('1980-01-01', '2015-01-01')
# A
浏览 2提问于2015-07-14得票数 7
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我有一个矮小的矩阵如下：
dates = np.matrix([['09/01/70'], ['10/01/70'], ['11/01/70']])
我想把这个矩阵转换成一个包含周数而不是日期的矩阵。
由于python中的"isocalendar()“函数，您可以找到日期的周数。
但是当我把这个函数用作下面的功能时；
weeks = dates.isocalendar()[1],
我知道这个错误：
AttributeError: 'matrix' object has no attribute 'isocalend
浏览 5提问于2015-10-10得票数 2
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import numpy
a = numpy.array([20090913, 20101020, 20110125])
你能解释一下为什么numpy.datetime64(a.astype("S8").tolist())可以正确转换而numpy.datetime64(a.astype("S8"))不能吗？为什么numpy函数不接受numpy字符串，而只接受普通的python字符串？我使用的是Numpy 1.6.1和Python 2.7.2 Windows 7。
浏览 1提问于2012-03-15得票数 2
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11回答
腾讯云上如何自建DNS？
、、、、
当前腾讯云私有域VPCDNS暂时还不支持背景下，怎么在腾讯云CVM环境下构建内网解析？
实现功能：
1.支持腾讯云云环境保留域名解析如：mirrors.tencentyun.com;
2.支持用户自有业务域名内部网解析如：you.aaa.com；
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基础环境：
CVM：标准型SA2（请根据自身业务情况，选择样本）
操作系统：CentOS Linux版本7.6.1810（核心）
绑定：bind-9.11.4-16.P
浏览 1421提问于2021-01-27
2回答
我有个问题。我想计算两个日期之间的工作日数。示例：
import numpy as np
pokus = {"start_date" : "2022-01-01 10:00:00" , "end_date" : "2022-01-01 17:00:00" }
df = pd.DataFrame(pokus, index=[0])
cas_df["bus_days"] = np.busday_count(pd.to_datetime(df["start_date"]) , pd.to_datetim
浏览 15提问于2022-08-25得票数 0
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2回答
我有一个numpy数组，它有一个长长的日期列表。我想知道是否有一种方法一次向数组的所有值添加一年而不使用for循环？例如：使用一些numpy或datetime模块？
>>> import datetime
>>> import numpy as np
>>> dts.shape
(64580,)
>>> dts[:5]
array([datetime.date(2000, 1, 15), datetime.date(2000, 1, 15),
datetime.date(2000, 1, 15), dat
浏览 3提问于2019-01-04得票数 0
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新来的Python。在PythonAnywhere中使用大型数据集。由于某种原因，我的CSV以“年度”作为文本。我能够使用pd.to_numeric使它成为一个数字。但现在它是一个浮子，我想要一个整数。我尝试了.dropna().apply(np.int64)，但它仍然是一个int。我需要这个下拉列表，因为显然有一些缺失的值代码：
import pandas as pd
import numpy as np
movies_df = pd.read_csv("movies_All.csv")
recentdf = movies_df.copy()
recentdf['
浏览 5提问于2019-12-06得票数 3
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我不明白为什么我的numpy.datetime64数组将numpy值作为datetime.datetime对象存储在dts中。 In [1]: import numpy as np
In [2]: import datetime
In [3]: arr = np.ones((3,), dtype='O')
In [4]: dts = np.array([np.datetime64(datetime.datetime.today())] * 2)
In [5]: dts
Out[5]:
array(['2020-08-20T14:44:03.945058',
浏览 22提问于2020-08-21得票数 1
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11回答
我有一个datetime64类型的数组：
dates = np.datetime64(['2010-10-17', '2011-05-13', "2012-01-15"])
有没有更好的方法，而不是遍历每个元素来获得年份的np.array：
years = f(dates)
#output:
array([2010, 2011, 2012], dtype=int8) #or dtype = string
我使用的是稳定的numpy版本1.6.2。
浏览 1提问于2012-12-01得票数 71
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在这个问题()中，可以找到一个关于如何从numpy datetime64获取年份、月和日的示例。
其中一个答案是：
dates = np.arange(np.datetime64('2000-01-01'), np.datetime64('2010-01-01'))
years = dates.astype('datetime64[Y]').astype(int) + 1970
months = dates.astype('datetime64[M]').astype(int) % 12 + 1
days = dates - da
浏览 21提问于2022-01-29得票数 1
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我有一些输入数据，输入文件中的时间戳是从文件名中指定的日期时间开始以小时为单位的。
这有点无用，所以我需要将其转换为python对象，然后将其放入一个datetime.datetime数组中。我可以写一个for循环，但我想这样做：
numpy.arange(datetime.datetime(2000, 1,1), datetime.datetime(2000, 1,2), datetime.timedelta(hours=1))
这会抛出一个TypeError。
这可以做到吗？我坚持使用python 2.6和numpy 1.6.1。
浏览 1提问于2012-08-27得票数 39
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1回答
我在整数中有一个毫秒的numpy数组，我想通过timedelta操作将其转换为Python日期时间数组。
下面的MWE工作，但我相信有一个更优雅的方法或更好的性能比乘法1毫秒。
start = pd.Timestamp('2016-01-02 03:04:56.789101').to_pydatetime()
dt = np.array([ 19, 14980, 19620, 54964615, 54964655, 86433958])
time_arr = start + dt * timedelta(milliseconds=1)
浏览 2提问于2016-12-12得票数 4
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我有一个很大的数据集，一些用户在csv上输入数据。我用panda将CSV转换成数据格式。列超过1000个条目，这里是一个示例
datestart
5/5/2013
6/12/2013
11/9/2011
4/11/2013
10/16/2011
6/15/2013
6/19/2013
6/16/2013
10/1/2011
1/8/2013
7/15/2013
7/22/2013
7/22/2013
5/5/2013
7/12/2013
7/29/2013
8/1/2013
7/22/2013
3/15/2013
6/17/2013
7/9/2013
3/5/2013
5/10/2013
5/
浏览 0提问于2014-06-17得票数 4
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3回答
我有一个CSV文件，格式如下：
name, lat, lon, alt, time
id1, 40.436047, -74.814883, 33000, 2016-01-21T08:08:00Z
我试图使用Python将时间划分为新列，因此如下所示：
name, lat, lon, alt, year, month, day, hour, min, sec
id1, 40.436047, -74.814883, 33000, 2016,-01,-21, 08, 08, 00
我还希望将浮动列中的位置设置为始终设置为小数点5位。
到目前为止，这就是我的脚本：
import numpy as np
浏览 1提问于2016-10-03得票数 1
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2回答
我使用numpy.genfromtxt从csv文件加载数据，该文件具有混合数据类型，如下所示：
date,value1,value2
1997-02, 432, 1
1997-03, 300, 1
1997-04, 432, 0
我使用以下命令加载数据：
data = numpy.genfromtxt('data/test.csv', dtype=None, delimiter=',', skip_header=1)
我得到了
array([(b'1997-02', 432, 1), (b'1997-03', 300, 1), (
浏览 0提问于2017-02-04得票数 3
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