Numpy 03 时间日期和时间增量

本文主要是介绍Numpy 03 时间日期和时间增量，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、datatime 64基础

在numpy中，我们可以很方便地吧字符串转换成日期类型，datetime64,（datetime 已被 python 包含的日期时间库所占用）。datatime64是带单位的日期时间类型.

import numpy as np
a=np.datetime64('2020-03-01')
print(a,a.dtype)
#2020-03-01 datetime64[D]
a=np.datetime64('2020-03')
print(a,a.dtype)
#2020-03 datetime64[M]

从字符串创建 datetime64 类型时，可以强制指定使用的单位。

import numpy as np
a=np.datetime64('2020-03','D')
a=np.datetime64('2020-03','Y')

print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-01'))  # True
print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-02'))  #Fals

由上例可以看出，2019-03 和 2019-03-01 所表示的其实是同一个时间。 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。
使用arange()创建 datetime64 数组，用于生成日期范围。

import numpy as np

a = np.arange('2020-08-01', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01' '2020-08-02' '2020-08-03' '2020-08-04' '2020-08-05'
#  '2020-08-06' '2020-08-07' '2020-08-08' '2020-08-09']
print(a.dtype)  # datetime64[D]

a = np.arange('2020-08-01 20:00', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01T20:00' '2020-08-01T20:01' '2020-08-01T20:02' ...
#  '2020-08-09T23:57' '2020-08-09T23:58' '2020-08-09T23:59']
print(a.dtype)  # datetime64[m]

a = np.arange('2020-05', '2020-12', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-05' '2020-06' '2020-07' '2020-08' '2020-09' '2020-10' '2020-11']
print(a.dtype)  # datetime64[M]

总结：datatime64是numpy库中的一种时间日期数据类型，带有单位，Y,M,D,H,M,S…应用：1、将字符串转为时间。2、生成日期范围
二、temedelta64类型
timedelta64 表示两个 datetime64 之间的差。timedelta64 也是带单位的，并且和相减运算中的两个 datetime64 中的较小的单位保持一致。

import numpy as np

a = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07')
b = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('202-03-07 08:00')
c = np.datetime64('2020-03-08') - np.datetime64('2020-03-07 23:00', 'D')

print(a, a.dtype)  # 1 days timedelta64[D]
print(b, b.dtype)  # 956178240 minutes timedelta64[m]
print(c, c.dtype)  # 1 days timedelta64[D]

a = np.datetime64('2020-03') + np.timedelta64(20, 'D')
b = np.datetime64('2020-06-15 00:00') + np.timedelta64(12, 'h')
print(a, a.dtype)  # 2020-03-21 datetime64[D]
print(b, b.dtype)  # 2020-06-15T12:00 datetime64[m]

三、实例
为了允许在只有一周中某些日子有效的上下文中使用日期时间，NumPy包含一组“busday”（工作日）功能。

numpy.busday_offset(dates, offsets, roll=‘raise’, weekmask=‘1111100’,
holidays=None, busdaycal=None, out=None) First adjusts the date to
fall on a valid day according to the roll rule, then applies offsets
to the given dates counted in valid days. 参数roll：{‘raise’, ‘nat’,
‘forward’, ‘following’, ‘backward’, ‘preceding’, ‘modifiedfollowing’,
‘modifiedpreceding’}

‘raise’ means to raise an exception for an invalid day. ‘nat’ means to
return a NaT (not-a-time) for an invalid day. ‘forward’ and
‘following’ mean to take the first valid day later in time. ‘backward’
and ‘preceding’ mean to take the first valid day earlier in time.

【例】将指定的偏移量应用于工作日，单位天（‘D’）。计算下一个工作日，如果当前日期为非工作日，默认报错。可以指定 forward 或 backward 规则来避免报错。（一个是向前取第一个有效的工作日，一个是向后取第一个有效的工作日）

import numpy as np

# 2020-07-10 星期五
a = np.busday_offset('2020-07-10', offsets=1)
print(a)  # 2020-07-13

a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1)
print(a)
# ValueError: Non-business day date in busday_offset

a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='backward')
print(a)  # 2020-07-13
print(b)  # 2020-07-10

a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='backward')
print(a)  # 2020-07-14
print(b)  # 2020-07-13

可以指定偏移量为 0 来获取当前日期向前或向后最近的工作日，当然，如果当前日期本身就是工作日，则直接返回当前日期。

numpy.is_busday(dates, weekmask=‘1111100’, holidays=None, busdaycal=None, out=None) Calculates which of the given dates are valid days, and which are not.

【例】返回指定日期是否是工作日。

import numpy as np

# 2020-07-10 星期五
a = np.is_busday('2020-07-10')
b = np.is_busday('2020-07-11')
print(a)  # True
print(b)  # False

【例】统计一个 datetime64[D] 数组中的工作日天数。

# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.arange(begindates, enddates, dtype='datetime64')
b = np.count_nonzero(np.is_busday(a))
print(a)
# ['2020-07-10' '2020-07-11' '2020-07-12' '2020-07-13' '2020-07-14'
#  '2020-07-15' '2020-07-16' '2020-07-17' '2020-07-18' '2020-07-19']
print(b)  # 6

【例】自定义周掩码值，即指定一周中哪些星期是工作日。

import numpy as np

# 2020-07-10 星期五
a = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0])
b = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 0, 0, 1])
print(a)  # True
print(b)  # False

numpy.busday_count(begindates, enddates, weekmask=‘1111100’,
holidays=[], busdaycal=None, out=None)Counts the number of valid days
between begindates and enddates, not including the day of enddates.

【例】返回两个日期之间的工作日数量。

import numpy as np

# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.busday_count(begindates, enddates)
b = np.busday_count(enddates, begindates)
print(a)  # 6
print(b)  # -6

这篇关于Numpy 03 时间日期和时间增量的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！