datetime64

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DatetimeIndex의 데이터 프레임에 NaN의 초와 분을 합치는 것

데이터를 잃어 버리지 않고 초를 "포함"하는 타임 스탬프를 갖는 데이터 프레임을 정렬하는 좋은 방법을 찾고 있습니다. 특히, 내 문제는 다음과 같습니다 : 여기에 d1 내 "주요"데이터 프레임입니다. ind1 = pd.date_range("20120101", "20120102",freq='S')[1:20] data1 = np.random.randn(len

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numpy.datetime64에서 시간 단위를 어떻게 결정합니까?

numpy.datetime64의 단위를 표시하는 방법을 알 수 없습니다. 말 : t=np.datetime64(123456789, 'ms') 단위가 'MS'입니다 말해 수있는 방법은 무엇입니까?

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다른 시간 단위로 datetime64 캐스팅

T은 numpy.datetime64이고, 단위는 ms입니다. 이 유닛을 변환하는 데있어 덜 모호한 방법이 있습니까? T1 = np.array([T], dtype = 'datetime64[ns]')[0] 저는 더 쉽게 추측 할 수있는 뭔가를 선호합니다.

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Python/Pandas : datetime64 [ns]에서 datetime으로 변환하는 방법

Excel 파일을 처리하는 스크립트가 있습니다. 그것을 보내는 부서는 그것을 생성 한 시스템을 가지고 있고 스크립트는 작동을 멈췄습니다. 는 갑자기 코드의 다음 줄에 대한 오류 Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas를 가지고 : 새로운에서 파일 대

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panda datetime64 컬럼의 중앙값

datetime 컬럼의 중간 값을 datetime 형식으로 계산하여 리턴하는 방법이 있습니까? 파이썬에서 datetime64 [ns] 형식의 열의 중앙값을 계산하려고합니다. 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

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Pandas, datetime64 열의 데이터 프레임, 시간별 쿼리

datetime64으로 구성된 한 열을 가진 팬더 데이터 프레임 df이 있습니다. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 1471 entries, 0 to 2940 Data columns (total 2 columns): date 1471 non-null values id 1471 non-null

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pandas 시간대 인식 타임 스탬프를 UNIX epoche로 변환하는 방법은 무엇입니까?

외부 Javascript 라이브러리에서 사용하기 위해 시간대 인식 date_range (TimeStamps)를 UNIX 에포크 값으로 변환해야합니다. 나의 접근 방식은 다음과 같습니다 # Create localized test data for one day rng = pd.date_range('1.1.2014', freq='H', periods=24, t

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팬더에서 groupby/agg를 사용하는 이상한 시간대 동작

팬더 데이터 프레임의 행을 ID별로 그룹화 한 다음 max/min datetimes (시간대)를 선택하려고하면 이상한 행동이 나타납니다. 이것은 팬더 0.18.1과 numpy 1.11.1입니다 (이전 게시물에서 유사한 문제가 팬더 0.15로 수정 된 것으로 보았습니다). 내가하려고하면 특히, : print orders.groupby('OrderID')['s