Question

我有一个看起来像这样的numpy数组：

>>> array_data
array([[datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 3, 45, 104000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 3, 47, 901000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 3, 56, 214000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 4, 8, 11000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 4, 13, 120000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 4, 15, 714000), 50, 4],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 4, 16, 214000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 4, 27, 323000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 5, 13, 261000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 5, 56, 276000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 6, 0, 886000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 6, 38, 104000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 6, 38, 995000), 50, -1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 6, 42, 511000), 51, 5],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 7, 4, 714000), 50, 5],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 7, 12, 823000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 7, 17, 229000), 50, -1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 7, 45, 948000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 7, 56, 245000), 50, 1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 8, 10, 761000), 50, -1],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 8, 21, 464000), 50, -3],
   [datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 8, 21, 761000), 50, -1]], dtype=object)

如果它是实时更新的，我怎样才能在更新时选择最新的数据？例如，如果当前时间为2017, 10, 24, 1, 7, 17, 229000，我希望它打印出（50 * 5）+（50 * 1）+（50 * -1），如果是2017, 10, 24, 1, 7, 45, 948000，它将打印输出（50 * 5）+（50 * 1）+（50 * -1）+（50 * 1）。

我认为我可以在更新时提取最新更新行的分钟值，然后进行向后循环并将它们的分钟值相互比较，直到它们不相同为止。但是，我认为当一分钟内有很多行并且更新比循环过程更快时，它将耗费资源。有没有更有效的方法来做到这一点？

Answer 1

我建议使用熊猫。

使用

从numpy数组创建数据框

df = pd.DataFrame(array_data[:, 1:],
                  index=array_data[:, 0], columns=['a', 'b'])

或crate new并使用

添加行

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df.loc[datetime.datetime.now()] = [0, 1]

然后你可以创建一个没有秒的 datetime 并用它来切片

>>> d
datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 8, 21, 761000)
>>> dm = datetime.datetime(d.year, d.month, d.day, d.hour, d.minute)
>>> dm
datetime.datetime(2017, 10, 24, 1, 8)
>>> df[dm:]
                          a   b
2017-10-24 01:08:10.761  50  -1
2017-10-24 01:08:21.464  50  -3
2017-10-24 01:08:21.761  50  -1

您正在使用索引，因此它很有效。

如何在Numpy中选择最新的分钟值？

1 个答案:

我建议使用熊猫。