如何在不复制的情况下将datetime64[ns]的数组传递给pybind11 - 腾讯云开发者社区

Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...其它数组表示坐标变量(coordinate variables)，因为它们标示的是沿着维度的点。...，将额外处理多索引。...使用 copy 方法可以复制 Dataset，但是执行的是浅复制操作。就是说数组仍然存储在相同的 numpy.ndarray 对象中。...调用 .copy(deep = True) 可以执行深复制操作。数据集转换除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。

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xarray | 索引及数据选择

直接对 DataArray 的索引类似 numpy 数组索引，只不过它返回的是一个新的 DataArray 对象。...2000-01-02 space <U2 'IN' pandas 中提供的基于标签的索引方式可以应用到 xarray 中 (比如：单标签，标签切片，标签数组，逻辑数组)。...[ns] 2000-01-01 2000-01-02 * space (space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' 这些方法的参数可以是单个标签值， slice 对象或 1D数组。...， where 方法返回和原数组相同大小的新对象。...复制和视图数组索引返回视图还是副本依赖于标签。

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xarray | 数据结构(1)

名称和属性严格应用于用户代码，并且xarray 不会试图解释这些信息，仅在特定情况下才会传播这些信息。...[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04 * space (space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' 如果不指定 dims 的话...[ns]') Coordinates: * dim_0 (dim_0) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 2000-01-03 2000-01-04...[ns]') >> foo.dim_0.data.shape (4,) 因为每个维度的变量数组是 numpy.ndarray 数组，因此获取信息的方式和numpy中操作数组方式相同。...对象或标量 1D数组或列表 (与坐标名称相同的维度名对应的1D坐标变量的值) {coord_name: coord} 字典，值与列表形式相同。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理，因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。本文提供了一些建议，以便将您的分析扩展到更大的数据集。...[ns]')) Out[20]: Sparse[datetime64[ns], numpy.datetime64('NaT')] 在这种情况下，将使用默认填充值（对于 NumPy dtypes，通常是该...ValueError: Big-endian buffer not supported on little-endian compiler 要处理此问题，您应该在将底层 NumPy 数组传递给Series...然而，这种选择的缺点是将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如整数 NA 支持中所示。...NA支持的情况下，主要的牺牲品是无法在整数数组中表示 NA。

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数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

时间增量或间隔（duration）：引用确切的时间长度（例如，间隔为 22.56 秒）。在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。...datetime64 dtype将日期编码为 64 位整数，因此可以非常紧凑地表示日期数组。...[D]') ''' 由于 NumPy datetime64数组中的统一类型，这类操作可以比我们直接使用 Python 的datetime对象快得多，特别是当数组变大时（我们在“NumPy 数组的计算：通用函数...，有用的默认值是datetime64[ns]，因为它可以编码现代日期的有用范围，具有相当好的精度。...将单个日期传递给pd.to_datetime()会产生Timestamp；默认情况下传递一系列日期会产生一个DatetimeIndex： dates = pd.to_datetime([datetime

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·二）

警告对于pytz时区，直接将一个时区对象传递给datetime.datetime构造函数是不正确的（例如，datetime.datetime(2011, 1, 1, tzinfo=pytz.timezone...支持用于时间序列的`bool`值的类似数组。...[ns, US/Eastern] 但是，如果您想要一个实际的 NumPydatetime64[ns]数组（其值已转换为 UTC），而不是对象数组，您可以指定dtype参数： In [503]: s_aware.to_numpy...如果日期无法解析为以天为首的日期，它将被解析为dayfirst为False，同时还会引发警告。如果将单个字符串传递给to_datetime，它将返回单个Timestamp。...[ns]', length=250, freq='BQS-JAN') date_range 和 bdate_range 可以轻松生成一系列日期范围，使用各种参数组合如 start、end、periods

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

Series.to_numpy() 总是返回一个 NumPy 数组，可能会造成复制/强制转换值的代价。...累积乘积 cummax 累积最大值 cummin 累积最小值请注意，偶然情况下，一些 NumPy 方法，如 mean、std 和 sum，默认情况下会在 Series 输入中排除 NA： In [...这些选项将决定类似列表的返回值如何扩展（或不扩展）到DataFrame。 apply()结合一些巧妙的技巧可以用来回答关于数据集的许多问题。...NumPy 支持float、int、bool、timedelta64[ns]和datetime64[ns]（请注意，NumPy 不支持时区感知的日期时间）。...Series.array将始终返回一个ExtensionArray，并且永远不会复制数据。Series.to_numpy()将始终返回一个 NumPy 数组，可能会以复制/强制转换值为代价。

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Pandas中文官档~基础用法5

::: 矢量化字符串方法 Series 支持字符串处理方法，操作数组中每个元素十分方便。这些方法会自动排除缺失值与空值，这也许是其最重要的特性。...这些方法通过 Series 的 str 属性访问，一般情况下，这些操作的名称与内置的字符串方法一致。...通过参数 by 传递给 DataFrame.sort_values() 的字符串可以引用列或索引层名。...在 pandas 对象上执行 copy() 方法，将复制底层数据（但不包括轴索引，因为轴索引不可变），并返回一个新的对象。...注意，复制对象这种操作一般来说不是必须的。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

pandas 对象上的copy()方法会复制基础数据（尽管不会复制轴索引，因为它们是不可变的），并返回一个新对象。...数据类型在大多数情况下，pandas 使用 NumPy 数组和数据类型来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。...NumPy 支持float、int、bool、timedelta64[ns]和datetime64[ns]（请注意，NumPy 不支持时区感知的日期时间）。...数据类型数据类型标量数组字符串别名时区感知日期时间 DatetimeTZDtype Timestamp arrays.DatetimeArray 'datetime64[ns, ]'...）和/或“给我不包含这些数据类型的列”（exclude）。

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数据分析篇 | Pandas基础用法5

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数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

时间序列数据在很对行业都有应用，如股票价格变化、天气记录、患者健康指标、和应用程序性能监控等。...同时，一系列的时间戳可以组成DatetimeIndex，而将它放到Series中后，Series的类型就变为了datetime64[ns]，如果有涉及时区则为datetime64[ns, tz]，其中tz...通过这个简单的例子，就能够容易地总结出官方文档中的这个表格：概念单元素类型数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64...时间戳（Date times）的构造与属性概念单元素类型数组类型 pandas数据类型 Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] Time...其中，to_datetime能够把一列时间戳格式的对象转换成为datetime64[ns]类型的时间序列.

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NumPy 超详细教程（2）：数据类型

类型时，默认情况下，NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。...事实上，如果两个 datetime64 对象具有不同的单位，它们可能仍然代表相同的时刻。并且从较大的单位（如月份）转换为较小的单位（如天数）是安全的。...，如果单位不统一，则一律转化成其中最小的单位。...5、numpy.datetime_as_string 将日期时间数组转换为字符串数组。...默认情况下，unit=None，如果数组中的 datetime64 元素单位不一致，则会统一转化为其中最小的单位形式输出，如果 unit='auto' 则会保持原样输出。

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数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

以下文章来源于Python大咖谈，作者吱吱不倦的呆鸟数据类型大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。...，这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质 Numpy 数组的数据类型。...[ns] dtype: object 下列函数可以应用于一维数组与标量，执行硬转换，把对象转换为指定类型。...datetime64[ns, US/Eastern] dtype: object select_dtypes() 有两个参数，include 与 exclude，用于实现“提取这些数据类型的列” （include

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Pandas中文官档~基础用法6

数据类型大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。...，这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质 Numpy 数组的数据类型。...[ns] dtype: object 下列函数可以应用于一维数组与标量，执行硬转换，把对象转换为指定类型。...datetime64[ns, US/Eastern] dtype: object select_dtypes() 有两个参数，include 与 exclude，用于实现“提取这些数据类型的列” （include

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·一）

`BaseIndexer`子类将需要定义一个`get_window_bounds`方法，返回两个数组的元组，第一个是窗口的起始索引，第二个是窗口的结束索引。...BaseIndexer子类将需要定义一个get_window_bounds方法，返回两个数组的元组，第一个是窗口的起始索引，第二个是窗口的结束索引。...engine_kwargs 参数是一个关键字参数字典，将传递给numba.jit 装饰器。这些关键字参数将应用于传递的函数（如果是标准 Python 函数）和对每个窗口的应用循环。...概念标量类数组类 pandas 数据类型主要创建方法日期时间 Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]或datetime64[ns, tz] to_datetime...[ns]', length=250, freq='BQS-JAN') date_range和bdate_range使得使用各种参数组合（如start、end、periods和freq）轻松生成一系列日期

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Pandas学习笔记之时间序列总结

但是当对付大量的日期时间组成的数组时，它们就无法胜任了：就像 Python 的列表和 NumPy 的类型数组对比一样，Python 的日期时间对象在这种情况下就无法与编码后的日期时间数组比较了。...时间的类型数组：NumPy 的 datetime64 Python 日期时间对象的弱点促使 NumPy 的开发团队在 NumPy 中加入了优化的时间序列数据类型。...[D]') 因为 NumPy 数组中所有元素都具有统一的datetime64类型，上面的向量化操作将会比我们使用 Python 的datetime对象高效许多，特别是当数组变得很大的情况下。...，一个合适的默认值可以是datetime64[ns]，因为它既能包含现代的时间范围，也能提供相当高的时间精度。...将一个日期时间传递给pd.to_datetime()会得到一个Timestamp对象；将一系列的日期时间传递过去会得到一个DatetimeIndex对象： dates = pd.to_datetime(

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python dtype o_python – 什么是dtype（’O’）？ – 堆栈内存溢出「建议收藏」

[ns] object — dtype(‘O’) 您可以将最后解释为Pandas dtype(‘O’)或Pandas对象，它是Python类型字符串，这对应于Numpy string_或unicode_...(little-endian或big-endian) 如果数据类型是结构化的，则是其他数据类型的聚合(例如，描述由整数和浮点数组成的数组项) 结构“字段”的名称是什么每个字段的数据类型是什么每个字段占用的内存块的哪一部分...如果数据类型是子数组，那么它的形状和数据类型是什么在这个问题的上下文中， dtype属于pands和numpy，特别是dtype(‘O’)意味着我们期望字符串。...[ns] role object num int64 fnum float64 dtype: object 各种不同的dtypes df.iloc[1,:] = np.nan df.iloc[2,:]...在这种情况下，列将分别成为float64或object 。

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Python中的时间序列数据操作总结

数据类型 Python 在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...一般情况下使用整数或浮点数据类型用于存储时间戳和Unix时间。我们可以使用time模块的mktime方法将datetime对象转换为Unix时间整数。...[ns] 1 value 204 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(1) memory usage:...[ns] 1 value 204 non-null float64 dtypes: datetime64[ns](1), float64(1) memory usage:...method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。采样 resample可以改变时间序列频率并重新采样。

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Pandas的10大索引

pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype...pd.RangeIndex(0,8,2) Out[10]: RangeIndex(start=0, stop=8, step=2) In [11]: list(pd.RangeIndex(0,8,2)) 将结果用...IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5], (5, 6]], closed='right', # 默认情况下右边是关闭的...[ns]', freq='3M') In [39]: # Q代表季度 pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="Q") 显示的结果中以一个季度-3个月为频率...[ns, Asia/Calcutta]', freq='D') pd.PeriodIndex pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理，具体用法如下

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Pandas中的10种索引

( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype=None, # NumPy数据类型(默认值：对象) copy=False, # 是否生成副本 name=None...: pd.RangeIndex(0,8,2) Out10: RangeIndex(start=0, stop=8, step=2) In 11: list(pd.RangeIndex(0,8,2)) 将结果用...IntervalIndex([(0, 1], (1, 2], (2, 3], (3, 4], (4, 5], (5, 6]], closed='right', # 默认情况下右边是关闭的...[ns]', freq='3M') In 39: # Q代表季度 pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="Q") 显示的结果中以一个季度-3个月为频率...[ns, Asia/Calcutta]', freq='D') pd.PeriodIndex pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理，具体用法如下

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xarray | 数据结构(2)

xarray | 索引及数据选择

xarray | 数据结构(1)

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·二）

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·一）

Pandas中文官档~基础用法5

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

数据分析篇 | Pandas基础用法5

数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

NumPy 超详细教程（2）：数据类型

数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

Pandas中文官档~基础用法6

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十一·一）

Pandas学习笔记之时间序列总结

python dtype o_python – 什么是dtype（’O’）？ – 堆栈内存溢出「建议收藏」

Python中的时间序列数据操作总结

Pandas的10大索引

Pandas中的10种索引

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