• date range

    pd.date_range('2014-11-19', '2014-11-21', freq='D')
        # 起始时间,终止时间,时间间隔,也即步长,D ⇒ Day,5H:以 5 小时为间隔;
    t = pd.DataFrame(pd.date_range('2014-11-19', '2014-11-21', freq='D'))
  • 使用 parse_dates 参数解析文件中的日期列时,则会将该列转化为 datetime64[ns] 类型(包含日期与时间)

1. datetime64[ns] 与 <M8[ns]

二者的区别在于,datetime64[ns] 是通用型数据类型,而 <M8[ns] 则属于特定型的数据类型(与物理机器有关,具体取决于大顶端和小顶端)

  • 对于小顶端机器:

    np.dtype('datetime64[ns]') == np.dtype('<M8[ns]')
  • 对于大顶端机器:

    np.dtype('datetime64[ns]') == np.dtype('>M8[ns]')
posted on 2017-04-13 17:03  未雨愁眸  阅读(255)  评论(0编辑  收藏  举报