Numpy在Pandas中添加日期

Numpy在Pandas中添加日期

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy在Pandas中添加日期。

首先,让我们介绍Numpy和Pandas。Numpy是一个Python的数学扩展库,用于处理数值分析。而Pandas是一个强大的数据分析工具,用于处理结构化数据。

在Pandas中,我们通常使用日期作为数据的一部分。Numpy在Pandas中添加日期的主要方法是使用Numpy的datetime64功能。Numpy的datetime64类型是一种固定长度的日期类型。

现在让我们看一些示例来了解如何在Pandas中使用Numpy的datetime64类型。假设我们有一个DataFrame,其中包含日期和数值列:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=5), 'value': [1, 2, 3, 4, 5]})

print(df)
Python

输出将是:

        date  value
0 2020-01-01      1
1 2020-01-02      2
2 2020-01-03      3
3 2020-01-04      4
4 2020-01-05      5
Python

我们可以使用Numpy的datetime64类型来添加天数。假设我们想要将每个日期加上两天:

df['date'] = df['date'] + np.timedelta64(2, 'D')

print(df)
Python

输出将是:

        date  value
0 2020-01-03      1
1 2020-01-04      2
2 2020-01-05      3
3 2020-01-06      4
4 2020-01-07      5
Python

我们可以使用相同的方法添加周、月或年。假设我们想要将每个日期加上一个月:

df['date'] = df['date'] + np.timedelta64(1, 'M')

print(df)
Python

输出将是:

        date  value
0 2020-02-03      1
1 2020-02-04      2
2 2020-02-05      3
3 2020-02-06      4
4 2020-02-07      5
Python

请注意,Numpy的datetime64类型支持的日期单元格包括年、月、周、日、小时、分钟、秒和毫秒。

阅读更多:Numpy 教程

总结

在本文中,我们介绍了如何使用Numpy在Pandas中添加日期。我们了解了Numpy的datetime64类型,以及如何使用它来添加天数、周数、月数和年数。通过这些示例,我们希望能够帮助您更好地了解如何在Pandas中使用Numpy的日期功能。谢谢阅读!

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