使用 Pandas Datetime Python 检查分钟间隔答案

【问题标题】：Checking minute intervals using Pandas Datetime Python使用 Pandas Datetime Python 检查分钟间隔
【发布时间】：2022-01-06 09:18:43
【问题描述】：

我想编写一段代码来检查给定的日期值是否是一个月的第一分钟，例如x-x-01T00:00:00Z。我想实现下面给出的布尔函数。我如何能够修改下面的代码以便能够做到这一点？

import datetime
import pandas as pd 
import numpy 

def dates(date_vals):
    datetime = pd.to_datetime(date_vals)
    
    for x in date_vals:
        #Condition that l;ooss for if it is the first day and the minute of the month 
        #Is the dates format x-x-01T00:00:00Z
        
dates(np.array(['2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z', '2015-10-01T00:00:00Z', '2015-10-08T00:00:00Z']))

预期输出：

False
False
True
False

【问题讨论】：

不应该是[False, False, True, True]吗？为什么不是最后一个True？
当你说“喜欢'x-x-01T00:00:00Z'”时，秒数重要吗？或者“'x-x-01T00:00:42Z'”也应该有效？
时区在这里是否相关？
你想要True 还是False 来换取'2015-10-01T00:00:01Z'？

标签： python pandas numpy date datetime

【解决方案1】：

这应该可行：

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
example = np.array(['2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z', '2015-10-01T00:00:00Z', '2015-10-08T00:00:00Z'])
def my_dates_fun(date_vals):
    datetime_conversion = pd.to_datetime(date_vals)
    return (datetime_conversion.day == 1) & (datetime_conversion.hour == 0) & (datetime_conversion.minute == 0)
print(my_dates_fun(example))

输出：

[False False  True False]

【讨论】：

【解决方案2】：

只需设置一个布尔掩码：

dates = pd.to_datetime(['2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z', '2015-10-01T00:00:00Z', '2015-10-08T00:00:00Z'])

mask = (dates.day == 1) & (dates.hour == 0) & (dates.minute == 0)

更简单的掩码是使用strftime 方法仅过滤日、小时和分钟，并查找第一天、0 小时、0 分钟的日期时间：

mask = dates.strftime('%d %H:%M') == '01 00:00'

输出：

array([False, False,  True, False])

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种方法是 "floor" 日期：

dti = pd.to_datetime(np.array(['2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z', 
                               '2015-10-01T00:00:00Z', '2015-10-08T00:00:00Z']))

out = dti.tz_localize(None).to_period('M').to_timestamp() == dti.tz_localize(None)
print(out)

# Output
array([False, False,  True, False])

【讨论】：

【解决方案4】：

我假设您想要False，如果时间戳具有非零秒/毫秒/...组件，例如'2015-10-01T00:00:01Z' -> False.

>>> dates = pd.to_datetime(['2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z', '2015-10-01T00:00:00Z', '2015-10-08T00:00:00Z', '2015-10-01T00:00:01Z'])
>>> dates.to_period('M').to_timestamp() == dates.tz_localize(None)
array([False, False,  True, False, False])

否则，使用

>>> dates.to_period('M').to_timestamp() == dates.floor('min').tz_localize(None)
array([False, False,  True, False,  True]

【讨论】：