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python-检测重叠的日期重复规则

我正在使用外观类似于Google日历的应用程序,但有一个主要区别：事件不应与其他事件相交.这意味着即使以分钟为单位,也没有两个事件可以共享公共时间.这对于仅存储会议的日历特别有用,因为不可能在两个会议中同时进行. 就像Google日历一样,可以通过使用重复规则来创建事件(例如,每个星

猴子修补“ datetime”产生奇怪的结果

我正在尝试使我的库之一与Python 2.6兼容.它使用2.7中添加的datetime.timedelta.total_seconds方法,因此要使其与2.6一起使用,我想像这样将其修补到timedelta中： import datetime if not hasattr(datetime.timedelta, 'total_seconds'): class timedelta(datetime.timedelta)

python夏令时问题

我在夏时制上遇到麻烦. 让我解释一下上下文. 我将UTC中的日期存储在数据库中.每个用户都有一个时区,我也将此信息存储在数据库中. 我根据每个用户的时区计算“ 1个月”的时间段. 例如,用户应看到： 2014-01-06 -> 2014-02-05 2014-02-06 -> 2014-03-05 2014-03-06 -> 2014-04-05 201

pytz.utc和dt.timezone.utc有什么区别？

我正在编写一个库,并且我不需要pytz,因为该库本身不了解或不关心时区(它以Unix时间戳的形式读取和写入数据,而Unix时间戳没有与之相关的任何时区信息).我总是使用dt.timezone.utc(例如dt.datetime(…,tzinfo = dt.timezone.utc)之类的东西)将新时间戳返回为已知的日期时间. 这些时

python-如何在m​​atplotlib中以’％H：％M’格式在y轴上绘制时间？

我想从datetime64系列绘制时间,其中y轴的格式为’％H：％M,仅显示00：00、01：00、02：00等. 这是在不自定义y轴格式的情况下绘制的图. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import DateFormatter from matplotlib.dates import Ho

如何使用Python在一个时间段内对行进行分组

我有一些交易的数据框.我想根据项目和时间列的值对这些交易进行分组：目标是对彼此相差1小时以内的项目进行分组.因此,我们在下一次观察时(不在观察前一个小时之内)开始一个新组(请参阅DataFrame B中的列开始时间). 这是数据：我想将A转换为B. A= item time result A

熊猫将字符串列转换为日期时间,允许丢失但无效

我有一个熊猫数据框,其中多列字符串代表日期,空字符串代表缺少日期.例如 import numpy as np import pandas as pd # expected date format is 'm/%d/%Y' custId = np.array(list(range(1,6))) eventDate = np.array(["06/10/1992","08/24/2012","04/24/2015",&quo

python-如何在不重新采样的情况下将每月xarray数据集转换为年度平均值？

我有一个xarray,它使用open_dataset从服务器读取服务器的月平均表面温度,且array_code_times = False,因为xarray无法识别日历类型. 经过一些操作后,我得到了表面温度(‘ts’)和时间(‘T’)的数据集my_dataset： <xarray.Dataset> Dimensions: (T: 1800) Coordinates: * T

python datetime strptime与格式不匹配

这是我要运行的代码 from datetime import datetime date="08/30/2017 10:02 pm (PDT)" dt = datetime.strptime(date, '%m/%d/%Y %I:%M %p (%Z)') 日期是具有值的字符串08/30/2017 10:02 PM(PDT) 对我来说看起来很好,但是python给我这个错误： time data '08/30/2017 10:02 PM

Python的日期时间转换

这是我的代码： from datetime import datetime def get_local_time(time_str): """ takes a string in the format of '27 March at 3:00' which is UTC and converts it to local time and AM/PM :param time_str: ""&qu

python-将字符串列表转换为日期时间

我正在尝试将字符串列表转换为日期时间. 这是我正在处理的数据的示例： x = [’59：55：00′,’59:55:00′,’59:58:00′,’1:00:02′,’1:00:05′,’1:01:26′ ] 例如,该列表应该反映59分钟,58秒到1小时,0分钟和5秒. 我知道这是一种古怪的格式,但是我在玩我已经处理过的牌.进入大于59分

python – Django DateTimeField存储datetime而不管tzinfo

为什么django DateTimeFieldrestore tzinfo在datetime到< utc>？ 下面是我的测试代码. 这是正常还是错. 如果是正常的,原因是什么？ models.py class Date(models.Model): datetime = models.DateTimeField() settings.py TIME_ZONE = 'Asia/Seoul' USE_TZ = True test.py from

用Python解析这个日期：2010年11月5日

我今天的日期解析和格式化时间很糟糕. 有人可以将这个日期格式解析为datetime.date或datetime.datetime的点(我不是太挑剔但我更喜欢.date)： 2010年11月5日解决方法:使用dateutil： In [2]: import dateutil.parser as dparser In [3]: date = dparser.parse('5th November 2010')

python – Pandas数据帧datetime到时间再到秒

我有一个数据帧.列包含时间戳.我想删除日期并将时间转换为秒. 首先我将它们转换为日期时间： In: df_time = pd.to_datetime(df["Timestamp"]) Out: 0 2017-11-07 13:09:00 1 2017-11-07 13:11:00 2 2017-11-07 13:13:00 3 2017-11-07 13:15:00 dtype: datetime64[

Python使用日期时间片作为dictonary键

是否可以使用日期时间片作为字典键？ 例： st = datetime.datetime(2010, 12, 31, 0, 0) en = datetime.datetime(2011, 12, 28, 0, 0) b = [] b[slice(st,en)] = 'some_random_value_could_be_anything' # Error! 发生以下两个错误之一： 在单个字典案例中： TypeError: slice indices

python – strptime似乎从周数创建了错误的日期

strptime似乎从周数创建错误的日期… 第一种情况： dt1 = dateutil.parser.parse('2016-01-04 00:00:00+01:00') dt1.isocalendar() => (2016, 1, 1) # (year, week number, week day) from datetime import datetime datetime.strptime('2016 1 1', '%Y %W %w�

Python NonExistentTimeError

我正在创建一个使用访问令牌的简单Django API.这个想法是,当用户请求令牌时,所述令牌在接下来的7个小时内有效. 但是,在生成令牌时,我获得了Python NonExistentTimeError.代码是： #Django view ... expires = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=7) token =

Python：如何从日期列表中计算日期范围？

我有一个日期列表,例如： ['2011-02-27', '2011-02-28', '2011-03-01', '2011-04-12', '2011-04-13', '2011-06-08'] 如何查找这些日期中包含的连续日期范围？在上面的示例中,范围应为： [{"start_date": '2011-02-27', "end_d

python – 具有开始和结束时间到日期时间的字符串

对于一个项目,我需要解析一些日期字符串.给出一个日期,即一周的星期一,例如：2015年2月16日. 然后,我设法提取了一个如下所示的日期列表： ['Wednesday', '11:00AM', '7:00PM'] ['Friday', '10:15AM', '4:30PM'] ['Sunday', '12:00AM', '5:0

python – 未来6个月的日期

我在django中使用datetime Python模块.如果到期日期小于或等于当前日期的6个月,我希望计算日期. 我想要从当前日期起6个月生成日期的原因是设置一个警告,突出显示该事件发生的字段/列.我不知道我的问题是否清楚.我一直在阅读有关timedelta功能的内容,但我真的无法理解它.我试图写一

python – panda datetime64列的中位数

有没有办法计算并以日期时间格式返回日期时间列的中位数？ 我想计算python中以datetime64 [ns]格式表示的列的中位数.以下是该列的示例： 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 2016-12-01 09:06:29.912 4

python – pandas计算每个日期的最后7天的值

有两个Dataframe.首先是这样的： print df1 id date month is_buy 0 17 2015-01-16 2015-01 1 1 17 2015-01-26 2015-01 1 2 17 2015-01-27 2015-01 1 3 17 2015-02-11 2015-02 1 4 17 2015-03

在Python中解析人类可读的重复日期

问题.在我的Django应用程序中,用户为计划执行创建任务.用户是非技术性的,如果他们可以编写传统的人类可读表达式来定义何时执行某些任务,那将会很棒,例如： >每个星期一 >每个朋友,星期三>每天>每月1,14,20>每个朋友;每个月末 这是受到Todoist的启发.目前只需要日期;没有时间.我花了

python – Pandas分配Lambda函数

我有一个DataFrame,它有一个开放时间和一个关闭时间,我试图计算差异,以毫秒为单位. 我的代码目前是这样的 df = df.assign(Latency=lambda d: d.CloseTimeStamp - d.CreationTimeStamp) df.Latency = df.apply(lambda d: d.Latency.total_seconds() * 1000., axis=1) 但是,我想知

python – 为pandas DatetimeIndex中的每个日期添加15天

我有一个pandas DateTimeIndex.我想在每个日期添加十五天. import pandas as pd tidx = pd.date_range(end='2016-04-30', freq='M', periods=2) tidx DatetimeIndex(['2016-03-31', '2016-04-30'], dtype='datetime64[ns]', freq=