如何将日期时间分成日期和秒

Question

假设有一个变量time，即

<class 'netCDF4._netCDF4.Variable'>
int32 time(time)
    units: seconds since 1955-01-01
unlimited dimensions: time
current shape = (1464,)
filling off

我已经用 time = nc.num2date(time[:],time.units) 将其更改为日期时间。输出是

array([datetime.datetime(2012, 1, 1, 0, 0),
       datetime.datetime(2012, 1, 1, 6, 0),
       datetime.datetime(2012, 1, 1, 12, 0), ...,
       datetime.datetime(2012, 12, 31, 6, 0),
       datetime.datetime(2012, 12, 31, 12, 0),
       datetime.datetime(2012, 12, 31, 18, 0)], dtype=object)

如果我想将日期时间分成两部分，即date == the current date as 8 digit integer (YYYYMMDD) 和datesec == seconds to complete current date。例如，
这个数组可以分成两个数组（date 和datesec）

date = array([20120101,20120101，20120101，20120101,
              20120102，20120102，...])

datesec = array ([0，21600，43200，64800，
                  0，21600，43200，64800，
                  0, 21600，43200，......])

有没有有效的处理方法？

Answer 1

“高效”是一个主观术语。

我看不出有什么问题

date = np.array([int(dt.strftime('%y%m%d')) for dt in time])

today_midnight = datetime.now().replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
datesec = np.array([int((dt - today_midnight).total_seconds()) for dt in time])

第一个似乎不是很有用，尤其是作为一个 numpy 数组。

Answer 2

如果您追求的是效率，请不要使用对象数组。请改用 numpy 的内置 datetime64 dtype。

据我所知，datetime64 使用起来不如datetime 舒服，但它可以完成工作。

据我了解，您必须手动进行转换。基于元数据类似

timestamps = np.datetime64('1955-01-01') + your_int32_raw_data_array.astype('m8[s]')

应该会导致

timestamps
# array(['2012-01-01T00:00:00', '2012-01-01T06:00:00',
#        '2012-01-01T12:00:00', ..., '2012-12-31T06:00:00',
#        '2012-12-31T12:00:00', '2012-12-31T18:00:00'],
#       dtype='datetime64[s]')

现在，例如，获取每一天的秒数：

timestamps - timestamps.astype('M8[D]')
# array([    0, 21600, 43200, ..., 21600, 43200, 64800], dtype='timedelta64[s]')

如果需要，可以将其视图转换为 int64 dtype。 （不确定这里是否有任何平台依赖。请检查您的环境以确保。）

获取唯一的日期

timestamps.astype('M8[D]')
# array(['2012-01-01', '2012-01-01', '2012-01-01', ..., '2012-12-31',
#        '2012-12-31', '2012-12-31'], dtype='datetime64[D]')

或

np.datetime_as_string(timestamps, 'D')
# array(['2012-01-01', '2012-01-01', '2012-01-01', ..., '2012-12-31',
#        '2012-12-31', '2012-12-31'], dtype='<U28')

如果您绝对希望它采用 6 位整数形式

year = timestamps.astype('M8[Y]') - np.datetime64('2000')
month = timestamps.astype('M8[M]') - timestamps.astype('M8[Y]') + 1
day = timestamps.astype('M8[D]') - timestamps.astype('M8[M]') + 1

10000 * year.view(np.int64) + 100 * month.view(np.int64) + day.view(np.int64)
# array([120101, 120101, 120101, ..., 121231, 121231, 121231])