numpy Python：datetime64范围问题

kiz8lqtg 于 2023-01-26 发布在 Python

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我试图在两个时间间隔之间得到一个以秒为单位的向量：

import numpy as np
import pandas as pd    
date="2011-01-10"
start=np.datetime64(date+'T09:30:00')
end=np.datetime64(date+'T16:00:00')
range = pd.date_range(start, end, freq='S')

出于某种原因，当我print range时，我得到：

[2011-01-10 17:30:00, ..., 2011-01-11 00:00:00]

所以长度是23401，这是我想要的，但绝对不是正确的时间间隔，为什么呢？
此外，如果我有一个DataFrame df，其中datetime64格式的列如下所示：

Time
15:59:57.887529007
15:59:57.805383290

一旦我解决了上面的问题，我是否能够做到以下几点：
data = df.reindex(df.Time + range) data = data.ffill()？？
除了datetime64之外，我需要执行here建议的确切步骤。这可能吗？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/22239570/python-datetime64-issues-with-range

2条答案

按热度按时间

weylhg0b1#

看起来panda date_range正在删除时区（看起来像是一个bug，我想它已经被归档了...），你可以使用Timestamp而不是datetime 64来解决这个问题：

In [11]: start = pd.Timestamp(date+'T09:30:00')

In [12]: end = pd.Timestamp(date+'T16:00:00')

In [13]: pd.date_range(start, end, freq='S')
Out[13]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-01-10 09:30:00, ..., 2011-01-10 16:00:00]
Length: 23401, Freq: S, Timezone: None

注意：要查看它是一个时区，请使用UTC-8，并且14：00 + 8：00 == 00：00（第二天）。

赞(0）回复(0）举报 2023-01-26

kwvwclae2#

是因为当你把datetime指定为字符串时，numpy就假设它是本地时间，并把它转换成UTC。
指定时间偏移将给出正确的时间间隔，尽管该时间间隔采用UTC

start=np.datetime64(date+'T09:30:00+0000')
end=np.datetime64(date+'T16:00:00+0000')
range=pd.date_range(start,end,freq='S')

或者使用datetime.datetime对象作为开始和结束，这里的时间间隔也是UTC

import datetime
start = datetime.datetime(2011, 1, 10, 9, 30, 0)
end = datetime.datetime(2011, 1, 10, 16, 0, 0)
range=pd.date_range(start,end,freq='S')

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