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

如果你想将 `date_time1` 数组中的每个日期值减去基准日期2023年5月1日，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 基准日期
base_date = np.datetime64('2023-05-01')

# 将日期数组转换为整数数组，单位为纳秒
date_time_int = date_time1.astype(np.int64)

# 计算每个日期值和基准日期之间的时间差，单位为纳秒
time_diff = date_time_int - base_date.astype(np.int64)

# 将时间差转换为天数
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。

相关问题

Unix_time1 = date_time1.values.astype(np.int64)

这行代码的作用是将一个 pandas dataframe 中的日期时间数据转换为 Unix 时间戳（即从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到指定时间的秒数），并将其存储在名为 Unix_time1 的 numpy 数组中。具体地，date_time1 是一个 pandas dataframe，它的某一列包含日期时间数据，通过 values 方法可以将该列数据转换为 numpy 数组，astype(np.int64) 则将该数组转换为 64 位整型，即 Unix 时间戳。

日期序列转化为Unix时间戳数值太大，减掉基准日期2023年5月1日，再将时间序列datetime转化为unix

要将日期序列转化为Unix时间戳，可以使用Python中的time模块和datetime模块。

首先，我们需要将日期序列转化为datetime对象。假设我们有一个日期序列为'2023-05-03'，可以使用datetime.strptime()函数将其转化为datetime对象：

from datetime import datetime

date_str = '2023-05-03'
date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')

接下来，我们需要将datetime对象转化为Unix时间戳。Unix时间戳是以1970年1月1日00:00:00为基准时间的秒数，因此我们需要将datetime对象减去基准时间，再将其转化为秒数：

import time

base_time_str = '2023-05-01 00:00:00'
base_time_obj = datetime.strptime(base_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

timestamp = int((date_obj - base_time_obj).total_seconds())

最后得到的timestamp即为该日期的Unix时间戳。

完整代码如下：

from datetime import datetime
import time

date_str = '2023-05-03'
date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')

base_time_str = '2023-05-01 00:00:00'
base_time_obj = datetime.strptime(base_time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

timestamp = int((date_obj - base_time_obj).total_seconds())

print(timestamp)

输出结果为：

172800

注意，如果要将Unix时间戳转化为datetime对象，可以使用datetime.fromtimestamp()函数。