Articles of Python Datetime

pandas convierte las columnas de cadena a datetime, permitiendo que falten pero no sean inválidas

Tengo un dataframe de pandas con varias columnas de cadenas que representan fechas, con cadenas vacías que representan fechas que faltan. Por ejemplo import numpy as np import pandas as pd # expected date format is ‘m/%d/%Y’ custId = np.array(list(range(1,6))) eventDate = np.array([“06/10/1992″,”08/24/2012″,”04/24/2015″,””,”10/14/2009″]) registerDate = np.array([“06/08/2002″,”08/20/2012″,”04/20/2015″,””,”10/10/2009″]) # both date columns of dfGood should convert to […]

Strptime parece crear una fecha incorrecta desde el número de semana

Strptime parece crear una fecha incorrecta desde el número de la semana … Primer caso: dt1 = dateutil.parser.parse(‘2016-01-04 00:00:00+01:00’) dt1.isocalendar() => (2016, 1, 1) # (year, week number, week day) from datetime import datetime datetime.strptime(‘2016 1 1’, ‘%Y %W %w’) => datetime.datetime(2016, 1, 4, 0, 0) # OK Segundo caso: dt1 = dateutil.parser.parse(‘2015-12-28 00:00:00+01:00’) dt1.isocalendar() […]

Python: filtre DataFrame en Pandas por hora, día y mes agrupados por año

Al ser nuevo en Pandas, tenía que cavar mucho para encontrar una solución a este problema. Me gustaría saber una mejor manera de resolver esto, teniendo en cuenta que todavía tengo que resolver los problemas fronterizos. Tengo un conjunto de 10 medidas minuciosas de “Potencia” desde 2009 hasta 2012 y quiero obtener una ventana de […]

No se puede convertir “00:30 AM” a 24 horas en tiempo real de python

Estoy tratando de convertir “00:30 AM” a 24 horas, pero da ValueError: time data ’00:30 AM’ does not match format ‘%I:%M %p’ El código utilizado es: datetime.datetime.strptime(’00:30 AM’,’%I:%M %p’) ¿Alguien por favor me puede ayudar a resolver este error?

Zonas horarias y localización

Actualmente estoy almacenando todos los tiempos en UTC, para facilitar las cosas cuando comienzo a poner en línea múltiples sitios y servidores. El problema surge cuando se traducen objetos de date y date y datetime en cadenas en mis plantillas y cuando se acepta la entrada del usuario. 6:00 PM UTC no significa mucho para […]

¿Por qué no se encuentra el delta de la fecha y hora de Python?

Estoy tratando de hacer una serie de fechas en formato mmddyyyy. Las fechas comenzarán en el día actual y luego irán dos semanas en el futuro. Así que todo depende de la fecha de inicio. Cuando ejecuto mi código recibo un error que dice: Traceback (most recent call last): File “timeTest.py”, line 8, in day […]

Selección de la observación del tipo datetime64 en un rango de tiempo particular

Tengo un dataframe de pandas ( dfnew ) en el que una columna (timestamp) es del tipo datetime64[ns] . Ahora quiero ver cuántas observaciones hay en un rango de tiempo en particular, digamos de 10:00:00 a 12:00:00. dfnew[‘timestamp’] = dfnew[‘timestamp’].astype(‘datetime64[ns]’) dfnew[‘timestamp] 0 2013-12-19 09:03:21.223000 1 2013-12-19 11:34:23.037000 2 2013-12-19 11:34:23.050000 3 2013-12-19 11:34:23.067000 4 2013-12-19 […]

¿Cómo intercambiar meses y días en un objeto de fecha y hora?

Tengo una columna en un dataframe de pandas con fechas como: año, día, mes, hora, minuto, segundo 2015-09-03 14:32:00 Me gustaría convertir esto en año, mes, día, hora, minuto, segundo 2015-03-09 14:32:00

Compruebe eficientemente si el valor está presente en cualquiera de los rangos dados

Tengo dos objetos pandas DataFrame: A contiene ‘finish’ columnas ‘start’ y ‘finish’ B tiene la columna ‘date’ El objective es crear de manera eficiente una máscara booleana que indique si la date está en el intervalo [start, finish] La ingenua iteración toma demasiado tiempo, supongo que hay un método para hacerlo más rápido ACTUALIZACIÓN: A […]

Marco de datos de Python que convierte múltiples formatos de fecha y hora

Tengo un pandas.dataframe como este (la columna ‘col’ tiene dos formatos): col val ’12/1/2013′ value1 ‘1/22/2014 12:00:01 AM’ value2 ’12/10/2013′ value3 ’12/31/2013′ value4 Quiero convertirlos en datetime, y estoy considerando usar: test_df[‘col’]= test_df[‘col’].map(lambda x: datetime.strptime(x, ‘%m/%d/%Y’)) test_df[‘col’]= test_df[‘col’].map(lambda x: datetime.strptime(x, ‘%m/%d/%Y %H:%M %p’)) Obviamente cualquiera de ellos trabaja para toda la df. Estoy pensando en […]