date + np.timedelta64(n, 'D')

时间: 2024-01-16 19:04:57 浏览: 137
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测量程序编制 - python 62格式化输出：datetime模块（timedelta类）.pptx

这个代码可以在 Python 中用来将日期加上指定的天数。其中，np 是 NumPy 库的别名。np.timedelta64(n, 'D') 表示创建一个以天为单位、值为 n 的时间间隔对象。date 表示一个日期对象，加上这个时间间隔对象之后，就可以得到加上指定天数后的日期。例如，如果要将今天的日期加上 7 天，可以这样写： ``` import datetime as dt import numpy as np today = dt.date.today() next_week = today + np.timedelta64(7, 'D') print(next_week) ``` 输出结果为： ``` 2022-02-24 ```
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标题中的"DATE_SDK.zip"可能是指一个包含日期和时间处理功能的软件开发工具包（SDK）。这个SDK可能是为程序员提供的一套库、API接口、文档和示例代码，帮助他们在自己的应用程序中集成复杂的日期和时间操作。下面...

报错can only concatenate str (not "numpy.timedelta64") to str

delta = np.timedelta64(10, 'D') str_delta = str(delta) result = 'The delta is ' + str_delta print(result) 输出： The delta is 10 days 如果你需要将numpy.timedelta64类型的对象与字符串...

trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m')

trans_info['jyrq_date_minus'] = (trans_info.groupby('zhdh').jyrq_sj.shift(-1)-trans_info.jyrq_sj)/np.timedelta64(1,'m') 其中，trans_info 是一个 Pandas 数据框，包含账户号、交易日期时间等信息。groupby...

使用np.arange和np.datetime64生成一个包含从‘2024-10-08’到‘2024-11-15’的连续的日期数组f打印输出，并计算两个日期之间总共的天数打印输出。提示：np.datetime64('2024-10-08')可以将字符类型的数据转化为日期数据。

date_range = np.arange(start_date, end_date + np.timedelta64(1, 'D'), dtype='datetime64[D]') # 打印日期数组 print("日期数组:") print(date_range) # 计算两个日期之间的总天数 delta = end_date - start_...

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): ...

date_time1.values.astype(np.int64)数值太大减掉基准日期2023年5月1日

days_diff = time_diff / np.timedelta64(1, 'D') 这样，days_diff 数组中的每个值就表示与基准日期之间的天数差异。注意，在计算时间差时，我们需要将日期值转换为纳秒，以便进行减法操作。

（1） 利用random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据结构DateFrame，此结构（日期date、销量amount）。模拟数据随机生成共365条，数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31，数据销 次 量amount的取值范围为[300，600]之间，如图1所示。 注意：sd=datetime.date(2020,1,1)产生2020-01-01当天日期，sd=sd+datetime.timedelta(days=1)增加一天。df=DataFrame(columns=['date','amount'])可用于创建初始结构DataFrame. (2) 计算amount列的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值。增加第3列采样数据，采样方法：按amount列的平均值和标准差正态分布采样生成。

date_list = [start_date + datetime.timedelta(days=x) for x in range((end_date-start_date).days+1)] # 随机生成销售数据 data = {'date': date_list, 'amount': [random.randint(300, 600) for i in range(len...

这段pytorch代码一直报错type object 'datetime.datetime' has no attribute 'datetime'，我该怎么调整呢？这是什么原因呢？最后生成一组数据让我看看修改是否可行def add_week_feature(data): data = np.load(flow_file) T_ =data['data'] week_feature = torch.zeros((T_.shape[0], 1)) for i in range(T_.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) week = date.weekday() week_feature[i] = week + 1 week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature = week_feature.reshape(16992,307,12,1) data= torch.cat((data, week_feature), dim=-1) return data

date += datetime.timedelta(minutes=5*j) # 每个时间点间隔5分钟 week = date.weekday() # 获取星期，0表示星期一，1表示星期二，以此类推 week_feature[i, j, 0] = week + 1 # 将星期转化为对应的数字并将其...

python numpy.datetime64返回第几周

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def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

date_history, data_history = np.array(data.iloc[:, 0]), [x for item in np.array(data.iloc[:, 1]).tolist() for x in item] 2. 可以在遍历 date_history 时，直接将字符串转为 datetime 对象，并添加到 ...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

date_history = np.array([datetime.datetime.strptime(date, '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history]) start_time, end_time = date_history[0], date_history[-1] delta = datetime.timedelta(minutes=15) ...

1.使用以下代码，在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。 import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) 依据以上生成的模拟数据文件，完成下面的任务： （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。 （2）绘制折线图，显示该商场每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 Te.jpg； （3）绘制柱状图，显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件 Ye.jpg； （4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； （5）按季度统计该商场 2022年的营业额数据，绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件Je.jpg。

import numpy as np # 读取数据并删除缺失值 df = pd.read_csv('data.csv') df.dropna(inplace=True) 任务（2）： python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制折线图 plt.plot(df['日期'], df['营业...

如何得到所有与2016年7月对应的日期？ (提示: np.arange(dtype=datetime64['D']))

dates = np.arange(start_date, end_date, dtype='datetime64[D]') - datetime.timedelta(days=1) # 将结果转换为日期类型 dates_list = [datetime.datetime.fromordinal(int(d)).date() for d in dates] # 打印...

data 是datafame格式，def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

date_history = pd.to_datetime(date_history, format='%Y/%m/%d %H:%M') # 时间间隔为15分钟，使用 resample 补充缺失数据 data = pd.DataFrame({'load': data_history}, index=date_history) data = data....

获取今天，昨天，明天的日期，创建相应的 datatime64 对象，并输出；提示： 获取今天日期可传入字符串“today ”，用numpy的方法

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