datetime64相关内容
我在 Pandas 中创建了一个 TimeSeries: In [346]: from datetime import datetime在 [347] 中:dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5), datetime(2011, 1, 7),.....: 日期时间(2011, 1, 8), 日期时间(2011, 1, 10), 日期时
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我有一个处理 Excel 文件的脚本.发送它的部门有一个生成它的系统，我的脚本停止工作. 我突然收到错误Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas 以下代码行: df['DATE'] = df['Date'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\._/
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与这个系列一起跑步 X = number_of_logons_all.values拆分 = 轮(len(X)/2)X1, X2 = X[0:split], X[split:]mean1, mean2 = X1.mean(), X2.mean()var1, var2 = X1.var(), X2.var()打印('mean1=%f, mean2=%f' % (mean1, mean2))打印('v
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我正在编写一个检查excel文件的程序，如果今天的日期在excel文件的日期列中，我将对其进行解析 我正在使用: cur_date = datetime.today() 今天的日期.我正在检查今天是否在以下列中: bool_val = df中的cur_date ['date']#评估为false 我确实知道今天的日期在有问题的文件中.系列的dtype是datetime64 [
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我正在尝试将 datetime 转换为 numpy.datetime64 ，但是以下情况失败了: >>>将numpy导入为np>>>从datetime导入datetime>>>np.datetime64(datetime.max)OSError:无法使用"localtime_s"转换为本地时间 我认为 datetime46 无法处理如此遥远的时间戳. 那么 datetime46 可以处
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我正在努力通过数据帧中的datetime64比较来更新列.可以说我们有一个带有“日期"列的数据框"df" df.date.values[0] Out[128]: numpy.datetime64('2015-05-17T22:00:00.000000000+0800') 我需要删除时间并只是进行日期比较，所以要提取日期，我要使用.date() df.date[0].date()
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我需要从C/C ++代码创建一个numpy datetime64对象数组.如您所见，对于NPY_LONGLONG和NPY_VOID，我做到了.对于NPY_DATETIME类型，我需要做同样的事情. PyObject *arr1 = PyArray_SimpleNew(1, &dims, NPY_LONGLONG); PyObject *arr2 = PyArray_New(&PyArray_
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是否有一种方法可以计算并以datetime格式返回datetime列的中位数? 我想计算datetime64 [ns]格式的python列的中位数.下面是该列的示例: df['date'].head() 0 2017-05-08 13:25:13.342 1 2017-05-08 16:37:45.545 2 2017-01-12 11:08:04.021 3 2016-1
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我认为这应该很容易，但是我碰壁了.我有一个数据集，该数据集是从Stata .dta文件导入到pandas数据框中的.其中几列包含日期数据.数据框包含100,000+行，但给出了一个示例: cat event_date total 0 G2 2006-03-08 16 1 G2 NaT NaN 2 G2 NaT NaN
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我有以下数据框: user_id purchase_date 1 2015-01-23 14:05:21 2 2015-02-05 05:07:30 3 2015-02-18 17:08:51 4 2015-03-21 17:07:30 5 2015-03-11 18:32:56 6
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我已经在熊猫中创建了一个TimeSeries: In [346]: from datetime import datetime In [347]: dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5), datetime(2011, 1, 7), .....: datetime(2011, 1, 8), datetime(2011, 1
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我有一个熊猫数据框 df 其中有一列由 datetime64 组成，例如 Int64Index：1471个条目，0到2940 数据列（共2列）： 日期1471非空值 id 1471非空值 dtypes： datetime64 [ns]（1），int64（1） 我想对 df 使用一天中的小时（
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我想按照指定的时区查看numpy datetime64对象。 >>>导入numpy为np >>>> np.datetime64（'2013-03-10T01：30：54'） numpy.datetime64（'2013-03-10T01：30：54 + 0400'） >>> np.datetime64（'2013-03-10T01：30：54 + 0300'） numpy.dateti
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我正在解析一个巨大的ascii文件，其中包含分配给条目的日期。所以，我发现自己使用datetime包与numpy.datetime64并行添加数组功能。我知道大熊猫包可能最推荐用于日期，但是尝试拉开这个没有大熊猫的东西。我一直在寻找一个整洁的方法来添加/减去一个datestep像一年，或从datetime64对象3个月。 目前，我正在转换dt64对象到dt对象并使用replace函数来更改年
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