Question

我想在熊猫中添加几个月的时间。它们可能会超过2262年。有相对较少的解决方案：

import numpy as np
import pandas as pd

pd.Timestamp('2018-01-22 00:00:00') + np.timedelta64(12, 'M')

这将导致

Timestamp('2019-01-22 05:49:12')

但是，当我增加较大的数字（结果是超过2262年）时：

pd.Timestamp('2018-01-22 00:00:00') + np.timedelta64(3650, 'M')

Python确实返回结果：

Timestamp('1737-09-02 14:40:26.290448384')

如何应对？

Answer 1

`datetime`

Pandas.Timestamp旨在处理更精细的时间分辨率，直至纳秒。此精度占用分配给它的64位中的足够多，因此只能达到2262年。但是，datetime.datetime没有此限制，可以达到9999年。如果您开始使用datetime对象而不是Timestamp对象，则将失去一些功能，但将可以超越2262。

此外，您的月份数也超出了Timedelta

的最大天数

让我们从选择一个更合理的月数开始，该月数是48（四年）的整数倍。

d = pd.Timedelta(48, 'M')

还有我们的约会

t = pd.Timestamp('2018-01-22')

一个倍数，表示我们的48个月适合期望的3650个月的次数。

m = 3650 / 48

然后我们可以使用to_pydatetime和to_pytimedelta

t.to_pydatetime() +  d.to_pytimedelta() * m

datetime.datetime(2322, 3, 24, 14, 15, 0, 1)

在2262年以后在熊猫中增加时间

1 个答案:

`datetime`