使用 Numpy genfromtxt 导入数据并使用日期时间格式化列答案

【问题标题】：Importing data using Numpy genfromtext and formatting column with datetime使用 Numpy genfromtxt 导入数据并使用日期时间格式化列
【发布时间】：2020-08-03 03:46:10
【问题描述】：

我有一个用 numpy genfromtext 导入的长文本文件：

00:00:01 W 348 18.2 55.9 049 1008.8 0.000 
00:00:02 W 012 12.5 55.9 049 1008.8 0.000 
00:00:03 W 012 12.5 55.9 049 1008.8 0.000
00:00:04 W 357 18.2 55.9 049 1008.8 0.000 
00:00:05 W 357 18.2 55.9 049 1008.8 0.000 
00:00:06 W 339 17.6 55.9 049 1008.8 0.000 

testdata = np.genfromtxt(itertools.islice(f_in, 0, None, 60),\
                         names=('time','ew','d12','s12','t12','p12'.....)

time = (testdata['time'])

这是将所有数据组织到一个数组中。文件中的第一列数据是每一行的时间戳。在文本文件中，它的格式为00:00:00，因此格式为（%H:%m:%s）。但是，在生成的实际数组中，它会将其转换为 1900-01-01 00:00:00 。随着时间的推移绘制我的数据时，我无法让它放弃 Y-m-d。

我试过time = time.strftime('%H:%M:%S') 和 dt.datetime.strptime(time.decode('ascii'), '%H:%M:%S')

两者都不做。如何在不添加 %Y-%m-%d 的情况下转换整个时间数组以保持原始 %H:%m:%s 格式？

【问题讨论】：

标签： arrays numpy datetime python-datetime genfromtxt

【解决方案1】：

编辑：根据提供的数据，您可以像这样导入文件：

str2date = lambda x: datetime.strptime(x.decode("utf-8"), '%H:%M:%S').time()

data = np.genfromtxt(itertools.islice(f_in, 0, None, 60), dtype=None,names=('time','ew','d12','s12','t12','p12'.....), delimiter=' ', converters = {0: str2date})

print(data['time'])

输出：

00:00:01

请注意，您需要将.decode("utf-8") 输入到str2date，因为它接受字节。你可以根据你的具体文件内容在np.genfromtxt()中设置你的dtype。

如果您的数据格式正确，您也可以使用它：

dt.datetime.strptime(time,"%H:%M:%S").time()

【讨论】：

在这种情况下“开始”是什么？
@Jonathon 已编辑。只是你的时间。和你的代码一样。只需将.time() 添加到它的末尾即可提取小时：分钟：秒/毫秒。您可能还需要解码time（不确定您在数据中节省时间的格式）
我之前试过并得到strptime() argument 1 must be str, not numpy.ndarray。当我执行 tostring() 时，我得到strptime() argument 1 must be str, not bytes
@Jonathon 你能在这里提供你的数据样本吗？
我把它包含在问题中