Question

我试图在两个时间间隔之间有一个秒的向量：

import numpy as np
import pandas as pd    
date="2011-01-10"
start=np.datetime64(date+'T09:30:00')
end=np.datetime64(date+'T16:00:00')
range = pd.date_range(start, end, freq='S')

由于某些原因，当我print range时，我得到了：

[2011-01-10 17:30:00, ..., 2011-01-11 00:00:00]

所以长度是23401这是我想要的但绝对不是正确的时间间隔。那是为什么？

另外，如果我有一个DataFrame df，其中包含datetime64格式的列，如下所示：

Time
15:59:57.887529007
15:59:57.805383290

一旦我解决了上述问题，我是否能够执行以下操作：

data = df.reindex(df.Time + range) data = data.ffill() ??

我需要执行EDIT下提出的确切步骤：OP问题的解决方案here除datetime64格式外。可能的？

Answer 1

似乎pandas date_range正在删除时区（看起来像一个bug，我认为它已经提交了......），你可以使用Timestamp而不是datetime64来解决这个问题：

In [11]: start = pd.Timestamp(date+'T09:30:00')

In [12]: end = pd.Timestamp(date+'T16:00:00')

In [13]: pd.date_range(start, end, freq='S')
Out[13]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-01-10 09:30:00, ..., 2011-01-10 16:00:00]
Length: 23401, Freq: S, Timezone: None

注意：要查看它是时区，您将使用UTC-8和14:00 + 8:00 == 00:00（第二天）。

Answer 2

是否因为当您将日期时间指定为字符串时，numpy假定它处于localtime并将其转换为UTC。

虽然时间间隔是UTC

，但指定时间偏移量会给出正确的时间间隔

start=np.datetime64(date+'T09:30:00+0000')
end=np.datetime64(date+'T16:00:00+0000')
range=pd.date_range(start,end,freq='S')

或者使用datetime.datetime对象作为开始和结束，并且此处的间隔再次为UTC

import datetime
start = datetime.datetime(2011, 1, 10, 9, 30, 0)
end = datetime.datetime(2011, 1, 10, 16, 0, 0)
range=pd.date_range(start,end,freq='S')

Python：datetime64与范围有关

2 个答案: