datetime64是一个范围,我想让它显示前一时刻
时间: 2023-05-20 22:03:18 浏览: 43
可以使用numpy库中的datetime64类型的subtract方法来实现,具体代码如下:
import numpy as np
# 获取当前时间
now = np.datetime64('now')
# 获取前一时刻
before = now - np.timedelta64(1, 's')
# 输出前一时刻
print(before)
相关问题
datetime是一个库吗
是的,`datetime` 是 Python 中的一个标准库,用于处理日期和时间。在 `datetime` 库中,包含了许多有用的类和函数,例如 `date` 类、`time` 类、`datetime` 类、`timedelta` 类等,可以用于处理日期、时间、时间戳等相关的操作。在使用 `datetime` 库之前,需要先导入这个库:
```
import datetime
```
之后就可以使用 `datetime` 库中的类和函数了,例如:
```
now = datetime.datetime.now() # 获取当前时间
print(now)
```
输出结果可能类似于:`2021-09-01 15:30:00.123456`,表示当前的年、月、日、时、分、秒和微秒。
pd.merge合并一个对象和datetime64[ns]列出错
如果你使用pd.merge合并一个对象和datetime64[ns]列时出错,可能是因为对象和日期时间列的数据类型不兼容。在这种情况下,你可以尝试将日期时间列的数据类型转换为对象,然后再进行合并。
你可以使用astype()函数将datetime64[ns]列转换为对象类型。例如,假设你的数据框df1包含一个datetime64[ns]列"date",你可以使用以下代码将其转换为对象类型:
```python
df1['date'] = df1['date'].astype('object')
```
然后,你可以使用pd.merge将df1和另一个对象进行合并:
```python
merged_df = pd.merge(df1, other_object, on='date')
```
这样应该就能够成功合并对象和日期时间列了。记得在合并完成后,如果需要的话,你可以再将日期时间列转换回datetime64[ns]类型。