Numpy学习笔记（2）-时间日期
时间日期和时间增量
个人总结：时间日期（datetime64）可以表示日期，以‘Y-M-D-h-m-s'顺序表示，并且numpy中自带了busday(工作日)的功能，可以统计一段时间内工作日的数量，以及指定日前是否是工作日等，也可以自定义每周的哪几天是工作日。
datetime64基础
python中用datetime表示时间日期类型，
numpy中为了区分，用datetime64来表示时间日期类型。
datetime64是带单位的日期类型：
| 日期单位 | 代码含义 | 时间单位 | 代码含义 |
| Y | 年 | h | 小时 |
| M | 月 | m | 分钟 |
| W | 周 | s | 秒 |
| D | 天 | ms | 毫秒 |
1秒=1000毫秒（1s=1000ms）
创建datetime64类型时，numpy默认会自动选择对应的单位（年月日）
import numpy as np
a = np.datetime64('2020-03-01')
print(a, a.dtype) # 2020-03-01 datetime64[D]也可以强制指定使用的单位。
import numpy as np
a = np.datetime64('2020-03', 'D')
print(a, a.dtype) # 2020-03-01 datetime64[D]
a = np.datetime64('2020-03', 'Y')
print(a, a.dtype) # 2020 datetime64[Y]
print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-01')) # True
print(np.datetime64('2020-03') == np.datetime64('2020-03-02')) #False创建datetime64时，若单位不统一，则一律转化成最小的单位。
import numpy as np
a = np.array(['2020-03', '2020-03-08', '2020-03-08 20:00'], dtype='datetime64')
print(a, a.dtype)
# ['2020-03-01T00:00' '2020-03-08T00:00' '2020-03-08T20:使用arange()创建 datetime64 数组，用于生成日期范围。
import numpy as np
a = np.arange('2020-08-01', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01' '2020-08-02' '2020-08-03' '2020-08-04' '2020-08-05'
# '2020-08-06' '2020-08-07' '2020-08-08' '2020-08-09']
print(a.dtype) # datetime64[D]
a = np.arange('2020-08-01 20:00', '2020-08-10', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-08-01T20:00' '2020-08-01T20:01' '2020-08-01T20:02' ...
# '2020-08-09T23:57' '2020-08-09T23:58' '2020-08-09T23:59']
print(a.dtype) # datetime64[m]
a = np.arange('2020-05', '2020-12', dtype=np.datetime64)
print(a)
# ['2020-05' '2020-06' '2020-07' '2020-08' '2020-09' '2020-10' '2020-11']
print(a.dtype) # datetime64[M]
timedelta64表示两个datetime64之间的差,可以有负数，与较小的单位保持一致
生成timedelta64时，注意年('Y')月('M')无法和其他单位运算
应用场景：
numpy包含“busday”(工作日)
将指定的偏移量应用于工作日，单位天（'D'）。计算下一个工作日，如果当前日期为非工作日，默认报错。可以指定 forward 或 backward 规则来避免报错。（一个是向前取第一个有效的工作日，一个是向后取第一个有效的工作日）
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
a = np.busday_offset('2020-07-10', offsets=1)
print(a) # 2020-07-13
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1)
print(a)
# ValueError: Non-business day date in busday_offset
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=0, roll='backward')
print(a) # 2020-07-13
print(b) # 2020-07-10
a = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='forward')
b = np.busday_offset('2020-07-11', offsets=1, roll='backward')
print(a) # 2020-07-14
print(b) # 2020-07-13
统计一个 datetime64[D] 数组中的工作日天数
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.arange(begindates, enddates, dtype='datetime64')
b = np.count_nonzero(np.is_busday(a))
print(a)
# ['2020-07-10' '2020-07-11' '2020-07-12' '2020-07-13' '2020-07-14'
# '2020-07-15' '2020-07-16' '2020-07-17' '2020-07-18' '2020-07-19']
print(b) # 6
自定义周掩码值，即指定一周中哪些星期是工作日。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
a = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0])
b = np.is_busday('2020-07-10', weekmask=[1, 1, 1, 1, 0, 0, 1])
print(a) # True
print(b) # False
返回两个日期之间的工作日数量。
import numpy as np
# 2020-07-10 星期五
begindates = np.datetime64('2020-07-10')
enddates = np.datetime64('2020-07-20')
a = np.busday_count(begindates, enddates)
b = np.busday_count(enddates, begindates)
print(a) # 6
print(b) # -6