在 numpy 数组中对日期时间对象进行索引答案

【问题标题】：indexing on datetime object within a numpy array在 numpy 数组中对日期时间对象进行索引
【发布时间】：2016-11-04 12:16:51
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，其中包含日期（作为日期时间对象）、价格和作为整数的类别：

array([[datetime.date(2013, 6, 5), 11.42, 1],
   [datetime.date(2013, 6, 7), 63.97, 1],
   [datetime.date(2013, 6, 19), 3.92, 1],
   [datetime.date(2013, 6, 19), 16.25, 2],
   [datetime.date(2013, 6, 20), 11.0, 2],
   [datetime.date(2013, 6, 22), 32.72, 2],
   [datetime.date(2013, 6, 25), 16.6, 3],
   [datetime.date(2013, 6, 26), 2.95, 2],
   [datetime.date(2013, 7, 1), 6.27, 1],
   [datetime.date(2013, 7, 1), 2.95, 1]], dtype=object)

如果通过index_cat=(array==2).any(axis=1) 满足一个类别，然后通过np.sum(array[index_cat][:,1]) 来总结价格是显而易见的。

我现在想要实现的基本一样，只是我不想选择一个类别，而是想以datetime对象的月份或月-年组合为标准。

所以我认为 index_june=(array==datetime.dateime(month='06').any(axis=1) 应该这样做，但是，即使进行了大量搜索，我也找不到这样做的方法。

那么，考虑到没有通配符，我该如何表达这个来匹配日期时间对象呢？

提前非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python arrays datetime numpy indexing

【解决方案1】：

你可以使用numpy的vectorize函数：

getmonth = np.vectorize(lambda d: getattr(d, "month"))
ind = getmonth(arr[:,0]) == 11

另一种方法是列表理解：

ind = np.array([a[0].month == 11 for a in arr])

【讨论】：

太棒了！感谢您快速明确的回答！我更喜欢列表理解方式，因为它更适合我的 python 知识（现在）..
好像也快了一点。