从numpy datetime64获取年，月或日 [英] Get year, month or day from numpy datetime64

问题描述

我有一个datetime64类型的数组：

  dates = np.datetime64（['2010-10-17' '2011-05-13'，2012-01-15]）
  

有更好的方式比循环每个元素只是为了获得年龄的np.array：

  years = f（dates）
＃输出：
数组（[2010，2011，2012]，dtype = int8）#or dtype = string 
  

我使用的是稳定的numpy版本1.6.2。

解决方案

由于datetime在numpy中不稳定，我会使用大熊猫为此：

 在[52]中：将大熊猫导入为pd 
 
在[53]中： dates = pd.DatetimeIndex（['2010-10-17'，'2011-05-13'，2012-01-15]）
 
在[54]：dates.year 
 Out [54]：array（[2010，2011，2012]，dtype = int32）
  

熊猫在内部使用numpy datetime，但似乎避免了短缺，numpy已经到现在为止。

I have an array of datetime64 type:

dates = np.datetime64(['2010-10-17', '2011-05-13', "2012-01-15"])

Is there a better way than looping through each element just to get np.array of years:

years = f(dates)
#output:
array([2010, 2011, 2012], dtype=int8) #or dtype = string

I'm using stable numpy version 1.6.2.

解决方案

As datetime is not stable in numpy I would use pandas for this:

In [52]: import pandas as pd

In [53]: dates = pd.DatetimeIndex(['2010-10-17', '2011-05-13', "2012-01-15"])

In [54]: dates.year
Out[54]: array([2010, 2011, 2012], dtype=int32)

Pandas uses numpy datetime internally, but seems to avoid the shortages, that numpy has up to now.

这篇关于从numpy datetime64获取年，月或日的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！