极客笔记numpy.datetime64
在Python的数据分析领域中，时间日期数据是非常重要的一种数据类型。在处理时间日期数据时，经常需要进行各种操作，比如日期的加减、比较、格式化等。numpy.datetime64是NumPy中专门用来处理时间日期数据的数据类型，提供了丰富的功能和方法，可以方便地对时间日期数据进行处理。
创建numpy.datetime64对象
要创建一个numpy.datetime64对象，可以使用np.datetime64()函数，并传入一个表示日期时间的字符串作为参数。比如可以使用以下代码创建一个表示”2022-01-01″日期的numpy.datetime64对象：
import numpy as np
date = np.datetime64('2022-01-01')
print(date)
运行以上代码，输出为：
2022-01-01
除了传入具体的日期时间字符串外，还可以指定时间的单位，比如年、月、日、小时、分钟等。例如可以使用以下代码创建一个表示”2022-01-01″的numpy.datetime64对象，并指定单位为”Y”年：
date = np.datetime64('2022', 'Y')
print(date)
运行上述代码，输出为：
2022
时间单位
numpy.datetime64对象可以使用不同的时间单位表示日期时间，常见的时间单位包括年（Y）、月（M）、周（W）、天（D）、小时（h）、分钟（m）、秒（s）等。可以在创建numpy.datetime64对象时指定时间单位，也可以直接使用astype()方法转换时间单位。比如可以使用以下代码将单位为年的numpy.datetime64对象转换为单位为月：
date = np.datetime64('2022', 'Y')
date_months = date.astype('M')
print(date_months)
运行以上代码，输出为：
2022-01
创建时间范围
numpy.arange()函数可以用来创建一个时间范围，可以设置起始时间、结束时间和步长。比如可以使用以下代码创建一个从”2022-01-01″到”2022-01-10″的时间范围：
dates = np.arange('2022-01-01', '2022-01-11', dtype='datetime64[D]')
print(dates)
运行以上代码，输出为：
['2022-01-01' '2022-01-02' '2022-01-03' '2022-01-04' '2022-01-05'
'2022-01-06' '2022-01-07' '2022-01-08' '2022-01-09' '2022-01-10']
时间运算
numpy.datetime64对象支持各种时间运算，可以通过加减操作来对日期时间进行操作。比如可以使用以下代码计算两个日期时间之间的天数差：
date1 = np.datetime64('2022-01-01')
date2 = np.datetime64('2022-01-10')
delta = date2 - date1
print(delta)
运行以上代码，输出为：
9 days
除了计算日期时间之间的天数差外，还可以进行日期时间的加减操作，比如可以使用以下代码将一个日期时间向后移动一天：
date = np.datetime64('2022-01-01')
next_day = date + np.timedelta64(1, 'D')
print(next_day)
运行以上代码，输出为：
2022-01-02
比较日期时间
numpy.datetime64对象支持比较操作，可以比较两个日期时间的大小。比如可以使用以下代码比较两个日期时间的大小：
date1 = np.datetime64('2022-01-01')
date2 = np.datetime64('2022-01-10')
print(date1 < date2)
运行以上代码，输出为：
True
总结
本文介绍了numpy.datetime64数据类型的基本用法，包括创建numpy.datetime64对象、时间单位、创建时间范围、时间运算、比较日期时间等。numpy.datetime64提供了丰富的功能和方法，方便用户对时间日期数据进行各种操作。在进行时间日期处理时，可以灵活运用numpy.datetime64，提高数据处理效率。