Question

我有一个2d numpy.array，其中第一列包含datetime.datetime对象，第二列包含整数：

A = array([[2002-03-14 19:57:38, 197],
       [2002-03-17 16:31:33, 237],
       [2002-03-17 16:47:18, 238],
       [2002-03-17 18:29:31, 239],
       [2002-03-17 20:10:11, 240],
       [2002-03-18 16:18:08, 252],
       [2002-03-23 23:44:38, 327],
       [2002-03-24 09:52:26, 334],
       [2002-03-25 16:04:21, 352],
       [2002-03-25 18:53:48, 353]], dtype=object)

我想要做的是选择特定日期的所有行，例如

A[first_column.date()==datetime.date(2002,3,17)]
array([[2002-03-17 16:31:33, 237],
           [2002-03-17 16:47:18, 238],
           [2002-03-17 18:29:31, 239],
           [2002-03-17 20:10:11, 240]], dtype=object)

我怎样才能做到这一点？

感谢您的见解:)

Answer 1

你可以这样做：

from_date=datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)
to_date=from_date+datetime.timedelta(days=1)
idx=(A[:,0]>from_date) & (A[:,0]<=to_date)
print(A[idx])
# array([[2002-03-17 16:31:33, 237],
#        [2002-03-17 16:47:18, 238],
#        [2002-03-17 18:29:31, 239],
#        [2002-03-17 20:10:11, 240]], dtype=object)

A[:,0]是A的第一列。

不幸的是，将A[:,0]与datetime.date对象进行比较会引发TypeError。但是，与datetime.datetime对象的比较有效：

In [63]: A[:,0]>datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)
Out[63]: array([False,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

另外，不幸的是，

datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)<A[:,0]<=datetime.datetime(2002,3,18,0,0,0)

也会引发TypeError，因为这会调用datetime.datetime的{{1}}方法而不是numpy数组的__lt__方法。也许这是一个错误。

无论如何，解决问题并不困难;你可以说

__lt__

由于这会为您提供一个布尔数组，您可以将其用作In [69]: (A[:,0]>datetime.datetime(2002,3,17,0,0,0)) & (A[:,0]<=datetime.datetime(2002,3,18,0,0,0)) Out[69]: array([False, True, True, True, True, False, False, False, False, False], dtype=bool)的“花式索引”，从而产生所需的结果。

Answer 2

from datetime import datetime as dt, timedelta as td
import numpy as np

# Create 2-d numpy array
d1 = dt.now()
d2 = dt.now()
d3 = dt.now() - td(1)
d4 = dt.now() - td(1)
d5 = d1 + td(1)
arr = np.array([[d1, 1], [d2, 2], [d3, 3], [d4, 4], [d5, 5]])

# Here we will extract all the data for today, so get date range in datetime
dtx = d1.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
dty = dtx + td(hours=24)

# Condition 
cond = np.logical_and(arr[:, 0] >= dtx, arr[:, 0] < dty)

# Full array
print arr
# Extracted array for the range
print arr[cond, :]

如何按日期过滤numpy.ndarray？

2 个答案: