我有一个Python的np.datetime64
日期列表:
['2016-12-01T02:00:00.000000000', '2016-12-01T04:00:00.000000000',
'2016-12-01T06:00:00.000000000', '2016-12-01T08:00:00.000000000',
'2016-12-01T10:00:00.000000000', '2016-12-01T12:00:00.000000000',
'2016-12-01T14:00:00.000000000', '2016-12-01T16:00:00.000000000',
'2016-12-01T18:00:00.000000000', '2016-12-01T20:00:00.000000000',
'2016-12-01T22:00:00.000000000', '2016-12-02T00:00:00.000000000',
'2016-12-02T02:00:00.000000000', '2016-12-02T04:00:00.000000000',
'2016-12-02T06:00:00.000000000', '2016-12-02T08:00:00.000000000',
'2016-12-02T10:00:00.000000000', '2016-12-02T12:00:00.000000000',
'2016-12-02T14:00:00.000000000', '2016-12-02T16:00:00.000000000',
'2016-12-02T18:00:00.000000000', '2016-12-02T20:00:00.000000000',
'2016-12-02T22:00:00.000000000', '2016-12-03T00:00:00.000000000',
'2016-12-03T02:00:00.000000000', '2016-12-03T04:00:00.000000000',
'2016-12-03T06:00:00.000000000', '2016-12-03T08:00:00.000000000',
'2016-12-03T10:00:00.000000000', '2016-12-03T12:00:00.000000000',
'2016-12-03T14:00:00.000000000', '2016-12-03T16:00:00.000000000',
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'2016-12-03T22:00:00.000000000']
我希望在列表中循环每个日历日。我曾尝试从列表中提取每个唯一的日期(即,找到最小和最大日期,并在这两个日期之间创建一个日期列表),但这并不适合我想要做的事情。你知道吗
我希望得到的结果是,代码允许我循环查看列表中的每个日期/日历日,并获取与此日期对应的日期时间:
for each_date in date_list:
***get all datetimes corresponding to each_date***
(loop would occur 3 times in this example)
注:
1)每[n:n+24]迭代一次的解决方案或任何不能像不是每天一样工作的解决方案将具有相同的时间步数。你知道吗
如果时间戳是有序的,我们可以使用^{} 函数按相应的日期对数组的元素进行分组。你知道吗
日期可以通过
np.datetime64.astype(..., dtype='datetime64[D]')
获得,因此我们可以这样写:这里
day
是一个datetime64[D]
numpy对象(它只包含一天),而timestamps
是一个对应时间戳的iterable(不是一个列表,但我们可以将它转换成一个列表)。data_array
是包含初始数据的数组。你知道吗例如:
因此,在这里,我们每天都选择打印一个对应的
timestamps
列表,但这当然是选项之一。如示例所示,并非所有的片都具有相同的长度(最后两个片有一个额外的元素)请注意,
timestamps
是一个迭代器,因此会耗尽,如果不将其转换为列表,则在一个循环之后,迭代器将耗尽。你知道吗groupby
在线性时间内工作,因为每次它都检查“组键”是否与前一个元素相同,但正如前面所说的那样,containt is data必须排序。你知道吗你可以用
collections.defaultdict
来表示一个O(n)解。您可以使用Pandas规范化datetime
对象,尽管这也可以通过NumPy实现。你知道吗相关问题 更多 >
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