比较没有年份的numpy数组和日期时间答案

【问题标题】：Compare numpy array and datetime without year比较没有年份的numpy数组和日期时间
【发布时间】：2019-08-15 14:02:06
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，我希望按日期时间过滤它。我目前具有将输入日期时间（start 和 end）与数据框进行比较的功能，如下所示：

    if trim:
        columns = input_hdf.columns.get_level_values(0)
        print(str(columns))
        print(start)
        print(end)
        if start is not None and end is not None:
            mask = (columns >= start) & (columns <= end)
        elif start is not None:
            mask = (columns >= start)
        elif end is not None:
            mask = (columns <= end)
        else:
            # Should never reach this point, but just in case - mask will not affect the data
            mask = True
        input_hdf = input_hdf.loc[:, mask]

但是，我想为开始和结束添加功能以指定为“一年中的一天”，其中年份与比较无关 - 如果这一天晚于 10 月 1 日，则将其排除在外2001 年或 2021 年。

我目前正在通过以下方式将整数值转换为日期时间：

start = datetime.strptime(start, '%d-%m-%Y') if start else None

默认年份为 1900，这将成为比较的一部分。

【问题讨论】：

stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example
Numpy 数组通常包含跨所有行和列的单一类型（除非您的数组完全是日期时间），而 Pandas 数据帧包含跨列的不同类型。不清楚您最初使用的是什么数据。见How to make good reproducible pandas examples。
你说的是 Numpy 数组，但看起来你使用的是 pandas？我不是 pandas 专家，但它具有大量用于时间序列处理和日期比较的内置功能。

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

pandas 对日期和时间有更好的支持。这个答案利用了mm-dd 形式的日期时间字符串是可排序的这一事实：

dates = <ndarray of dates>
s = pd.Series(dates, index=dates).dt.strftime('%m-%d')

# Select between Oct 1 and Dec 31 of all years
cond = ('10-01' <= s) & (s <= '12-31')
selected = s[cond].index.values

【讨论】：