NumPy - 日期和时间运算

NumPy 中的日期和时间运算

NumPy 中的日期和时间运算是指执行诸如在日期中添加或减去时间，或计算两个日期之间的差值之类的运算。

NumPy 提供了 datetime64 和 timedelta64 数据类型来执行这些运算。例如，您可以将天数添加到特定日期，或计算两个日期之间的天数。

这使得处理与时间相关的数据变得容易，例如调度、时间序列分析和事件跟踪等任务。

日期和时间的加减

NumPy 允许将 timedelta64 对象与 datetime64 对象进行加减运算。这样就可以轻松地根据特定间隔计算新的日期和时间。

示例:添加时间间隔

在以下示例中，我们将向 datetime64 对象添加各种 timedelta64 间隔 -

import numpy as np

# 定义基准日期
base_date = np.datetime64('2024-01-01')

# 添加不同的时间间隔
date_plus_10_days = base_date + np.timedelta64(10, 'D')

# 通过更改为月精度​​手动添加月份
date_plus_2_months = np.datetime64(base_date, 'M') + np.timedelta64(2, 'M')

#通过更改为年精度来手动添加年份
date_plus_5_years = np.datetime64(base_date, 'Y') + np.timedelta64(5, 'Y')

print(date_plus_10_days)
print(date_plus_2_months)
print(date_plus_5_years)

我们得到如下所示的输出 -

2024-01-11
2024-03
2029

示例:减去时间间隔

在此示例中，我们从 datetime64 对象中减去各种 timedelta64 时间间隔 -

import numpy as np

# 定义基准日期
base_date = np.datetime64('2024-01-01')

# 减去不同的时间间隔
date_minus_10_days = base_date - np.timedelta64(10, 'D')

# 通过更改为月精度​​手动减去月份
date_minus_2_months = np.datetime64(base_date, 'M') - np.timedelta64(2, 'M')

# 通过更改为年精度手动减去年份
date_minus_5_years = np.datetime64(base_date, 'Y') - np.timedelta64(5, 'Y')

print(date_minus_10_days)
print(date_minus_2_months)
print(date_minus_5_years)

以下是得到的输出 −

2023-12-22
2023-11
2019

计算日期之间的差异

NumPy 允许您计算两个 datetime64 对象之间的差异，从而得出 timedelta64 对象。这对于确定两个日期或时间之间的持续时间非常有用。

示例

在此示例中，我们计算两个 datetime64 对象之间的差值 -

import numpy as np

# 定义两个日期
date1 = np.datetime64('2024-01-01')
date2 = np.datetime64('2024-12-31')

# 计算差值
difference = date2 - date1

print(difference)

这将产生以下结果 -

365 天

使用向量化运算

NumPy 支持对数组进行向量化运算datetime64 和 timedelta64 对象，这意味着您可以一次性对整个日期和时间数组执行计算，而无需逐个循环遍历它们。

向量化运算允许您同时对数组中的所有元素应用相同的运算，这比单独处理每个元素要快得多。

示例:向量化日期运算

在此示例中，我们将 timedelta64 个间隔的向量化加法添加到 datetime64 对象数组中 -

import numpy as np

# 定义一个日期数组
dates = np.array(['2024-01-01', '2024-06-01', '2024-12-01'], dtype='datetime64[D]')

# 为每个日期添加 10 天
new_dates = dates + np.timedelta64(10, 'D')

print(new_dates)

以下是上述代码的输出 -

['2024-01-11' '2024-06-11' '2024-12-11']

在运算中组合 datetime64 和 timedelta64

NumPy 允许你在算术运算中组合 datetime64 和 timedelta64 对象，从而轻松执行复杂的日期和时间计算。

你可以对时间进行加减运算到特定日期的持续时间，甚至计算两个日期之间的差异。此功能可以轻松操作日期和时间，支持各种时间操作，例如按特定间隔移动日期或计算时间差。

示例

在此示例中，我们将执行多个结合 datetime64 和 timedelta64 对象的算术运算 -

import numpy as np

# 定义基准日期
base_date = np.datetime64('2024-01-01')

# 执行复杂的日期运算
# 加 5 年
new_date = np.datetime64(base_date, 'Y') + np.timedelta64(5, 'Y')
# 减 3 个月
new_date = np.datetime64(new_date, 'M') - np.timedelta64(3, 'M')
# 添加 15 天
new_date = new_date + np.timedelta64(15, 'D')

print(new_date)

输出结果如下 -

2028-10-16