エポックタイムのインデックス付きHDFStore

Question

エポックタイムとしてインデックスが保存されたHDFStoreにpandasデータフレームがあります。私は特定のインデックスに基づいてデータとクエリを読みたい。例えば

- 私は代わりEPOCのdatetime64 [NS]でインデックスを持っている場合、私は結果を得ることができる：

starttime = datetime.datetime(2008,12,22,00,19,55,150000) 

start = pd.Timestamp(stoptime) + pd.Timedelta(1) 

stoptime = datetime.datetime(2008,12,22,00,55,55,180000) 

stop = pd.Timestamp(starttime) + pd.Timedelta(1) 

pd.read_hdf('file.h5',columns=['Data','Qty'],where='index > start & index < stop'] 

HDFStoreでインデックスがエポック時間として格納されている場合どのように同じ結果を達成することができます？

Answer 1

IIUCの場合、startとstop回をepochに変換してクエリを実行する必要があります。これを行うには、次の操作を実行します。

start_epoch = (start - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 
stop_epoch = (stop - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 

次に、それらを使用してクエリを実行できるはずです。あなたのデータを使用する：

In [24]: (start - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 
Out[24]: 1229905195.15 

In [27]: (stop - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds() 
Out[27]: 1229907355.18 

編集：より一般的な問題。 numpyのdatetime64オブジェクトの場合は、最初に、プレーンdatetimeに変換することができます：

In [16]: abc = np.datetime64('2005-12-27 20:10:10.500400300', 'ns') 

In [17]: a = pd.to_datetime(abc) 

In [18]: a 
Out[18]: Timestamp('2005-12-27 20:10:10.500400300') 

その後は、上記の方法を使用することができます。