如何有效地转换 numpy 记录数组中的日期？

Question

我必须将一个非常大（170 万条记录）的 csv 文件读取到一个 numpy 记录数组中。其中两列是需要转换为日期时间对象的字符串。此外，一列需要是这些日期时间之间的计算差异。

目前我制作了一个自定义迭代器类，用于构建列表列表。然后我使用 np.rec.fromrecords 将其转换为数组。

但是，我注意到多次调用 datetime.strptime() 确实会减慢速度。我想知道是否有更有效的方法来进行这些转换。时间在日期范围内精确到秒。所以，假设时间是均匀分布的（它们不是），我似乎做了 20 倍的必要转换（170 万/（60 X 60 X 24）。

将转换后的值存储在字典 {string dates: datetime obj} 中并在进行不必要的转换之前先检查字典会更快吗？

或者我应该使用 numpy 函数（我还是 numpy 库的新手）？

Answer 1

我可能是错的，但在我看来，您的问题是重复出现，因此执行相同转换的次数超出了必要的次数。 如果解释正确，最有效的方法将取决于有多少重复。如果你在 170 万次中有 100,000 次重复，那么将 160 万次写入字典并检查 170 万次可能不会更有效，因为它执行 1.6+170 万次读取/写入。但是，如果您有 100 万次重复，那么为那些返回答案 (O(1)) 而不是额外进行一百万次转换会快得多。

不过，总而言之，python 非常慢，鉴于您使用 170 万个输入，您可能根本无法加快速度。至于numpy函数，我也不是很精通，但我相信网上有一些很好的文档。