datetime、Timestamp、および datetime64 間の変換
データを操作する場合、多くの場合、異なる時刻表現間の変換が必要になります。一般的なシナリオの 1 つは、numpy.datetime64、datetime.datetime、および Timestamp オブジェクト間の変換です。
numpy.datetime64 は、ナノ秒の精度で日付と時刻を表す NumPy オブジェクトです。 datetime.datetime または Timestamp オブジェクトを datetime64 に変換するには、np.datetime64() コンストラクターを使用できます。
datetime.datetime は、マイクロ秒で日付と時刻を表す Python オブジェクトです。精度。 datetime64 または Timestamp オブジェクトから datetime.datetime を取得するには、対応するオブジェクトの to_datetime() メソッドを使用します。
Timestamp は、ナノ秒の精度で日付と時刻を表す Pandas オブジェクトです。 datetime.datetime または datetime64 オブジェクトからタイムスタンプを作成するには、pd.Timestamp() コンストラクターを使用できます。
例として、次のオブジェクトについて考えてみましょう。
dt = datetime.datetime(2012, 5, 1) # A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way? ts = pd.DatetimeIndex([dt])[0] dt64 = np.datetime64(dt)
変換するにはこれらのオブジェクトを異なる表現間で変換するには、次のコードを使用できます。
# Convert datetime64 to datetime datetime_from_dt64 = dt64.astype(datetime.datetime) # Convert Timestamp to datetime datetime_from_ts = ts.to_datetime() # Convert datetime to Timestamp timestamp_from_dt = pd.Timestamp(dt)
これらの変換により、次のような結果が生じる可能性があることに注意してください。各表現で使用される時間スケールが異なるため、精度が失われます。
以上がPython で `datetime`、`Timestamp`、および `datetime64` の間で変換する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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