获取年份范围和特定月份的十进制格式答案

【问题标题】：Obtaining decimal format for range of years and specific months获取年份范围和特定月份的十进制格式
【发布时间】：2022-01-05 16:28:39
【问题描述】：

我有月度数据（1993 年 - 2019 年），但我希望获得 1993 年 - 2019 年期间只有 7 月、8 月和 9 月的十进制格式。

以下是 1993 年至 2019 年（所有 12 个月）之间的十进制格式月份的代码，但希望得到相同的结果，但仅适用于 7 月、8 月和 9 月：

year_start = 1993
year_end = 2019

full_time_months = np.arange(year_start+.5/12,year_end+1,1/12)

print(full_time_months[:12])

# these are the 12 months in 1993 as decimals

1993.04166667 1993.125      1993.20833333 1993.29166667 1993.375
 1993.45833333 1993.54166667 1993.625      1993.70833333 1993.79166667
 1993.875      1993.95833333

我的目标是获得一系列月份的 7 月、8 月和 9 月：

1993.54167、1993.625、1993.708... 2019.54167、2019.625、2019.708

其中 year.54167 = 七月，year.625 = 八月，year.708 = 九月。

我该怎么做呢？希望我的问题足够清楚，如果有不清楚的地方请评论，谢谢！！！

【问题讨论】：

为什么？使用 DateTime 对象 - 不是浮动 ....
不幸的是，我在绘制和使用日期时间对象时遇到了更改 xticks 的问题，但是使用 numpy 浮点数时 xticks、绘图等没有问题：/

标签： python numpy date datetime jupyter

【解决方案1】：

我不确定你想用这个实现什么，但你可以做这样的事情来分离你想要的数据。

import numpy as np

year_start = 1993
year_end = 2019


full_time_months = np.arange(year_start+.5/12,year_end+1,1/12)
# Reshape into 2D array
full_time_months = full_time_months.reshape(-1, 12)

# Choose selected columns
# July, Aug, Sept
selected_months = full_time_months[:, [6,7,8]]
print(selected_months)

结果：

[[1993.54166667 1993.625      1993.70833333]
 [1994.54166667 1994.625      1994.70833333]
...
 [2018.54166667 2018.625      2018.70833333]
 [2019.54166667 2019.625      2019.70833333]]

【讨论】：