datetime64

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datetime.datetimeをdatetime64に変換するPandasにタイムゾーンが影響する

私は、pandasがDataFrameに追加されたときにdatetimeスタンプをどのように扱うのかを理解しようとしています。私のマシンでは、日付は4時間早く保存されます。これをどうやって止めることができますか？例： import pandas as pd import datetime test = pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],'B':[1,2,3]})

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パンダのフレームの列にある日を時間だけを含む文字列リストから設定する

誰かがこの問題で私を助けてくれるのだろうか：私は構造を持つはずのパンダのデータフレーム（テキストファイルから生成）これと同じ： import pandas as pd data = {'Objtype' : ['bias', 'bias', 'flat', 'flat', 'StdStar', 'flat', 'Arc', 'Target1', 'Arc', 'Flat', 'Flat', '

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パンダdatetime64列の中央値

datetime列の中央値をdatetime形式で計算して戻す方法はありますか？ pythonでdatetime64 [ns]形式の列の中央値を計算します。以下は、カラムへのサンプルです： 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 20

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のpython xarray連結GROUPBY datetime64寸法

に私があるxarrayデータセットがあります。 ds <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 360, lon: 720, time: 3652) Coordinates: * lon (lon) float32 -179.75 -179.25 -178.75 -178.25 -177.75 -177.25 ... * lat (la

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np.datetime64情報をどのようにして別々の列に分けることができますか？ 日、月 2の間の特定の日付（時間デルタ= 1日）と年：

は、私は、そのcolumsある日付配列を作成しようとしています。これは非常に簡単でなければならないことは分かっていますが、同様の例は見つかりませんでした。次のように私はnumpyのdatetime64を使用して日付アレイを作成することができることを私が見つけた： import numpy as np dates = np.arange(np.datetime64('2010-01-01'),n

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パンダのgroupby/aggを使用した奇妙なタイムゾーンの動作

私はパンダのデータフレームの行をIDでグループ化し、max/minのdatetimes（時間帯）を選択しようとしました。これはパンダ0.18.1とnumpy 1.11.1です（以前の記事では、同様の問題が明らかにパンダ0.15で修正されていました）。私がしようとした場合具体的には、： print orders.groupby('OrderID')['start_time'].agg(np.min

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pandasデータフレーム列をnp.datetime64に変換

年、月、日、時および分の列を含む.csvファイルから読み取ったパンダデータフレームにnp.datetime64列を追加し、インデックスとして使用したいとします。私は、別々の列を組み合わせてdatetime文字列の列を作成しました。 import numpy as np import pandas as pd filename = 'test.csv' df = pd.read_csv(fil

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pandas.datetime64の列から経過時間の列を作成するにはどうすればよいですか？

私が持つ列を含むデータフレーム持っている：私は秒単位の経過時間でカラムを作成したい 3 3/20/2017 8:00:36 PM 4 3/20/2017 8:01:09 PM 5 3/20/2017 8:01:43 PM Name: ActualTime, dtype: object を。以下のようなものしようとしました 0 33 67 ：ここ t0 = pd.to_dateti

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パンダのデータフレームから2つのタイムスタンプ間のすべての行を削除します

2つのタイムスタンプの間のデータフレームからすべての行を削除するには？ように私のDATAFRAMEに見える：2016」を「2016年12月2日22時00分00秒」：私はそのタイムスタンプが下がるの間にあるデータフレームの上からすべての行を削除する：などについては b a 0 2016-12-02 22:00:00 19.218519 1 2016-12-02 23:00:00 1

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DatetimeIndexのデータフレームにNaNの秒数と分単位で結合する

データフレームを整列させるタイムスタンプがデータを失うことなく「インクルード」するという良い方法を探しています。具体的には、私の問題は次のようになります。ここではd1が私の「メイン」データフレームです。 ind1 = pd.date_range("20120101", "20120102",freq='S')[1:20] data1 = np.random.randn(len(ind1))