008.Numpy日期时间和增量

1.Datetime64

• 从NumPy 1.7开始，数组数据类型本身开始支持日期时间功能，称为 “datetime64”

2.日期单位和时间单位

3.日期单位的创建

3.1字符串方式

• 以日为单位
• 以月为单位
• 以日为单位，时间为月，进行强制类型转换
• 日期单位+时间单位
• nat的创建形式
  
  

3.2 使用函数的创建方式

4. 安全投射

5.Timedelta64

• NumPy允许减去两个Datetime值，这个操作产生一个带有时间单位的数字。
• 由于NumPy的核心没有物理量系统，因此创建了timedelta64数据类型以补充datetime64。
• timedelta64的参数是一个数字，用于表示单位数，以及日期/时间单位
• 如 (D)ay, (M)onth, (Y)ear, (h)ours, (m)inutes, 或者 (s)econds。timedelta64数据类型也接受字符串“NAT”代替“非时间”值的数字。

5.1 使用方法

6.DataTime函数

6.1 busday

6.2 busday_offset

查看日历：2011-6-25为星期六，2011-6-26为星期六

• 对于roll=‘backward’ and roll='forward’的区别：
  • 区别在非工作日上
    • 如果起点是非工作日
      1. 当offset为0时，roll='backward’选择以前最近的工作日；roll='forward’选择未来最近的工作日
         
    2. 当offset大于0时，roll='backward’选择未来的最近工作日+（offset-1）；roll=’forward’选择未来最近的工作日+offset 如果遇到非工作日，还是照常跳过
       
       
    • 如果起点是工作日，roll='backward’和roll='forward’得到的答案是一样的
      

6.3 is_busy()

• 要测试datetime64值以查看它是否为有效日期

>>> np.is_busday(np.datetime64('2011-07-15'))  # a Friday
True
>>> np.is_busday(np.datetime64('2011-07-16')) # a Saturday
False
>>> np.is_busday(np.datetime64('2011-07-16'), weekmask="Sat Sun")
True
>>> a = np.arange(np.datetime64('2011-07-11'), np.datetime64('2011-07-18'))
>>> np.is_busday(a)
array([ True,  True,  True,  True,  True, False, False], dtype='bool')

6.4 busday_count()

要查找指定日期范围内有效天数

>>> np.busday_count(np.datetime64('2011-07-11'), np.datetime64('2011-07-18'))
5
>>> np.busday_count(np.datetime64('2011-07-18'), np.datetime64('2011-07-11'))
-5

标签：07,Numpy,增量,busday,datetime64,np,008,2011,roll
来源： https://blog.csdn.net/TommyLiuZ/article/details/116378133