在大熊猫中添加 2262 年之后的时间

Question

我想在 pandas 中添加迄今为止的月份。它们可能会超过 2262 年。对于相对较少的月份有一个解决方案：

import numpy as np
import pandas as pd

pd.Timestamp('2018-01-22 00:00:00') + np.timedelta64(12, 'M')

导致

Timestamp('2019-01-22 05:49:12')

但是，当我添加更大的数字时（因此，超过了 2262 年）：

pd.Timestamp('2018-01-22 00:00:00') + np.timedelta64(3650, 'M')

Python 确实返回结果：

Timestamp('1737-09-02 14:40:26.290448384')

如何应对？

Answer 1

datetime

Pandas.Timestamp 旨在处理更精细的时间分辨率，精确到纳秒。此精度占用了分配给它的 64 位中的足够多，以至于它只能上升到 2262 年。但是，datetime.datetime 没有这个限制，并且可以上升到 9999 年。如果您开始使用datetime 对象而不是Timestamp 对象，您将失去一些功能，但您将能够超越2262。

此外，您的月数也超出了Timedelta 的最大天数

让我们从选择一个更合理的月数开始，它是 48（四年）的好倍数。

d = pd.Timedelta(48, 'M')

还有我们的约会

t = pd.Timestamp('2018-01-22')

表示我们的 48 个月与所需 3650 个月相匹配的倍数。

m = 3650 / 48

那么我们可以使用to_pydatetime和to_pytimedelta

t.to_pydatetime() +  d.to_pytimedelta() * m

datetime.datetime(2322, 3, 24, 14, 15, 0, 1)