NumPy结构化数组与日期时间

Question

我尝试使用日期时间列构建一个结构化数组。

import numpy as np
na_trades = np.zeros(2, dtype = 'datetime64,i4')
na_trades[0] = (np.datetime64('1970-01-01 00:00:00'),0)

TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [s] to  according to the rule 'same_kind'

有没有方法可以解决这个问题？

- imsc

Answer 1

在创建数组时，您必须指定datetime64以秒为单位，因为您解析并尝试分配的是datetime64[s]：

na_trades = np.zeros(2, dtype='datetime64[s],i4')
na_trades[0] = (np.datetime64('1971-01-01 00:00:00'), 0)

你得到的错误意味着你指定的datetime64对象与你尝试分配的对象不是same_kind。你尝试分配一个秒分辨率的对象，而在构造数组时创建了一个不同的对象（默认情况下，我认为它是纳秒）。

- Viktor Kerkez

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你使用的NumPy版本是什么？对我来说，它与NumPy 1.7.1完美地配合。 - Viktor Kerkez

在1.6.2版本中，它会引发ValueError错误。但在1.7.1版本中，它能够完美运行。非常抱歉。 - falsetru

Answer 2

尝试以下方法：

>>> na_trades = np.zeros(2, dtype=[('dt', 'datetime64[s]'), ('vol', 'i4')])
>>> na_trades
array([(datetime.datetime(1970, 1, 1, 0, 0), 0),
       (datetime.datetime(1970, 1, 1, 0, 0), 0)], 
      dtype=[('dt', ('<M8[s]', {})), ('vol', '<i4')])
>>> na_trades[0] = (np.datetime64('1970-01-02 00:00:00'),1)
>>> na_trades
array([(datetime.datetime(4707, 11, 29, 0, 0), 1),
       (datetime.datetime(1970, 1, 1, 0, 0), 0)], 
      dtype=[('dt', ('<M8[s]', {})), ('vol', '<i4')])

- falsetru

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实际上，在1.7.1版本中，您的代码会引发异常TypeError: Cannot cast NumPy timedelta64 scalar from metadata [s] to according to the rule 'same_kind'。您应该升级到新版本，因为在NumPy 1.7.x版本中，旧的日期时间管理方式已经过时文档。 - Viktor Kerkez

@ViktorKerkez，我更新了代码并确认它可以在1.7.1上运行。感谢您的评论。 - falsetru