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我有一个数据数组arr
,坐标为“时间”。到达
:
<xarray.DataArray 'T' (time: 731)>
array([244.40161, 244.39998, ..., 244.40936, 244.40549], dtype=float32)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 1979-01-01T09:00:00 ... 1980-12-31T09:00:00
提取前5个时间坐标,arr.time.values[:5]
:
array(['1979-01-01T09:00:00.000000000', '1979-01-02T09:00:00.000000000',
'1979-01-03T09:00:00.000000000', '1979-01-04T09:00:00.000000000',
'1979-01-05T09:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
我希望我的日期时间格式只是 '1979-01-01'
、'1979-01-02'
等,没有时间,或将时间标准化为 00:00:00。
pandas 数据框有一些解决方案,但我不太确定如何在这里应用它们,因为这些函数不适用(Converting between datetime, Timestamp and datetime64,Keep only date part when using pandas.to_datetime)
最佳答案
有几种方法可以做到这一点。我经常使用的快速而肮脏的方法是使用重新采样:
da.resample(time='1D').first()
更稳健一点的是直接修改时间索引:
da['time'] = da.indexes['time'].normalize()
最后,这通常可以通过创建一个新的日期时间索引来完成:
da['time'] = pd.date_range(da['time'][0], periods=len(da['time']), freq='1D')
请注意,第二个和第三个示例的计算成本将低于第一个,但确实需要直接使用底层 Pandas 索引。
关于python-xarray - xarray/datetime64[ns] : remove or normalise time from datetime,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54653536/
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