python 年份_python – 将年份和年份转换为pandas中的datetime index

╰半夏微凉° 2023-01-09 14:12 75阅读 0赞

您可以使用

NumPy datetime64/timedelta64 arithmetic查找所需的日期：

In \[97\]: (np.asarray(df\['year'\], dtype='datetime64\[Y\]')-1970)+(np.asarray(df\['doy'\], dtype='timedelta64\[D\]')-1)

Out\[97\]:

array(\['2000-02-18', '2000-03-05', '2000-03-21', '2001-04-07',

'2001-04-23', '2001-05-09', '2001-05-25', '2001-06-10'\], dtype='datetime64\[D\]')

由于日期的各个部分(例如年,月,日,周,小时等)的组成日期是一个常见的问题,这里有一个实用功能,可以使它更容易：

def compose\_date(years, months=1, days=1, weeks=None, hours=None, minutes=None,

seconds=None, milliseconds=None, microseconds=None, nanoseconds=None):

years = np.asarray(years) - 1970

months = np.asarray(months) - 1

days = np.asarray(days) - 1

types = ('

'

vals = (years, months, days, weeks, hours, minutes, seconds,

milliseconds, microseconds, nanoseconds)

return sum(np.asarray(v, dtype=t) for t, v in zip(types, vals)

if v is not None)

df = pd.DataFrame(\{'doy': \[49, 65, 81, 97, 113, 129, 145, 161\],

'year': \[2000, 2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001\]\})

df.index = compose\_date(df\['year'\], days=df\['doy'\])

产量

doy year

2000-02-18 49 2000

2000-03-05 65 2000

2000-03-21 81 2000

2001-04-07 97 2001

2001-04-23 113 2001

2001-05-09 129 2001

2001-05-25 145 2001

2001-06-10 161 2001

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