具有时代指标的HDFStore

Question

我在HDFStore有熊猫的数据，索引作为划时代的时间存储。我想根据特定的索引读取数据和查询。

例如，如果我在datetime64ns中有索引而不是epoc，我可以获得如下结果：

starttime = datetime.datetime(2008,12,22,00,19,55,150000)

start = pd.Timestamp(stoptime) + pd.Timedelta(1)

stoptime = datetime.datetime(2008,12,22,00,55,55,180000)

stop = pd.Timestamp(starttime) + pd.Timedelta(1)

pd.read_hdf('file.h5',columns=['Data','Qty'],where='index > start & index < stop']

如果将HDFStore中的索引存储为划时代的时间，如何实现相同的结果？

Answer 1

IIUC，您应该将您的start和stop时间转换为纪元，以便能够执行查询。要做到这一点，你可以：

start_epoch = (start - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds()
stop_epoch = (stop - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds()

然后，您应该能够对它们执行查询。使用您的数据：

In [24]: (start - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds()
Out[24]: 1229905195.15

In [27]: (stop - datetime.datetime(1970,1,1)).total_seconds()
Out[27]: 1229907355.18

编辑:更一般的问题。对于numpy datetime64对象，您可以首先将其转换为普通datetime。

In [16]: abc = np.datetime64('2005-12-27 20:10:10.500400300', 'ns')

In [17]: a = pd.to_datetime(abc)

In [18]: a
Out[18]: Timestamp('2005-12-27 20:10:10.500400300')

然后您可以使用上述方法。