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我想将 numpy datetime64
数据存储在 PyTables Table
中。我想在不使用 Pandas 的情况下执行此操作。
In [1]: import tables as tb
In [2]: import numpy as np
In [3]: from datetime import datetime
In [4]: data = [(1, datetime(2000, 1, 1, 1, 1, 1)), (2, datetime(2001, 2, 2, 2, 2, 2))]
In [5]: rec = np.array(data, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'M8[us]')])
In [6]: rec # a numpy array with my data
Out[6]:
array([(1, datetime.datetime(2000, 1, 1, 1, 1, 1)),
(2, datetime.datetime(2001, 2, 2, 2, 2, 2))],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<M8[us]')])
Time64Col
描述符打开 PyTables 数据集In [7]: f = tb.open_file('foo.h5', 'w') # New PyTables file
In [8]: d = f.create_table('/', 'bar', description={'a': tb.Int32Col(pos=0),
'b': tb.Time64Col(pos=1)})
In [9]: d
Out[9]:
/bar (Table(0,)) ''
description := {
"a": Int32Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
"b": Time64Col(shape=(), dflt=0.0, pos=1)}
byteorder := 'little'
chunkshape := (5461,)
In [10]: d.append(rec)
In [11]: d
Out[11]:
/bar (Table(2,)) ''
description := {
"a": Int32Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
"b": Time64Col(shape=(), dflt=0.0, pos=1)}
byteorder := 'little'
chunkshape := (5461,)
In [12]: d[:]
Out[12]:
array([(1, 0.0), (2, 0.0)],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<f8')])
我知道 HDF5 不提供对日期时间的原生支持。不过,我希望 PyTables 覆盖的额外元数据能够处理这个问题。
如何在 PyTables 中存储包含日期时间的 numpy 记录数组?如何有效地将 PyTables 表中的数据提取回 NumPy 数组并保留我的日期时间?
我通常会得到这样的答案:
使用 Pandas
我不想使用 Pandas,因为我没有索引,我不想在我的数据集中存储索引,而且 Pandas 不允许您没有/存储索引(参见 this question )
最佳答案
首先,当将值放入 Time64Col
时,它们需要是 float64
。您可以通过调用 astype
来完成此操作,如下所示:
new_rec = rec.astype([('a', 'i4'), ('b', 'f8')])
然后您需要将 b
列转换为自纪元以来的秒数,这意味着您需要除以 1,000,000,因为我们以微秒为单位:
new_rec['b'] = new_rec['b'] / 1e6
然后调用d.append(new_rec)
当您将数组读回内存时,执行相反的操作并乘以 1,000,000。在放入任何东西之前,您必须确保一切以微秒为单位,这由 numpy >= 1.7.x 中的 astype('datetime64[us]')
自动处理
我使用了这个问题的解决方案:How to get unix timestamp from numpy.datetime64
这是您示例的工作版本:
In [4]: data = [(1, datetime(2000, 1, 1, 1, 1, 1)), (2, datetime(2001, 2, 2, 2, 2, 2))]
In [5]: rec = np.array(data, dtype=[('a', 'i4'), ('b', 'M8[us]')])
In [6]: new_rec = rec.astype([('a', 'i4'), ('b', 'f8')])
In [7]: new_rec
Out[7]:
array([(1, 946688461000000.0), (2, 981079322000000.0)],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<f8')])
In [8]: new_rec['b'] /= 1e6
In [9]: new_rec
Out[9]:
array([(1, 946688461.0), (2, 981079322.0)],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<f8')])
In [10]: f = tb.open_file('foo.h5', 'w') # New PyTables file
In [11]: d = f.create_table('/', 'bar', description={'a': tb.Int32Col(pos=0),
....: 'b': tb.Time64Col(pos=1)})
In [12]: d.append(new_rec)
In [13]: d[:]
Out[13]:
array([(1, 946688461.0), (2, 981079322.0)],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<f8')])
In [14]: r = d[:]
In [15]: r['b'] *= 1e6
In [16]: r.astype([('a', 'i4'), ('b', 'datetime64[us]')])
Out[16]:
array([(1, datetime.datetime(2000, 1, 1, 1, 1, 1)),
(2, datetime.datetime(2001, 2, 2, 2, 2, 2))],
dtype=[('a', '<i4'), ('b', '<M8[us]')])
关于python - 在 PyTables 中存储和提取 numpy 日期时间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25706423/
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