Pandas 大熊猫numpy系列活动天数减少1天

我有一个具有以下结构的timeseries x：

>>> type(x)
Out[5]: pandas.core.series.Series

>>> x.head()
Out[6]: 
2016-06-01 00:00:00+09:00   110.946
2016-06-01 00:01:00+09:00   110.887
2016-06-01 00:02:00+09:00   110.864
2016-06-01 00:03:00+09:00   110.877
2016-06-01 00:04:00+09:00   110.904

>>> x.tail()
Out[7]: 
2016-07-27 08:55:00+09:00   104.905
2016-07-27 08:56:00+09:00   104.865
2016-07-27 08:57:00+09:00   104.875
2016-07-27 08:58:00+09:00   104.855
2016-07-27 08:59:00+09:00   104.845

>>> x.index
Out[8]: 
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00+09:00', '2016-06-01 00:01:00+09:00', '2016-06-01 00:02:00+09:00', '2016-06-01 00:03:00+09:00', '2016-06-01 00:04:00+09:00', '2016-06-01 00:05:00+09:00', '2016-06-01 00:06:00+09:00', '2016-06-01 00:07:00+09:00', '2016-06-01 00:08:00+09:00', '2016-06-01 00:09:00+09:00', 
               ...
               '2016-07-27 08:50:00+09:00', '2016-07-27 08:51:00+09:00', '2016-07-27 08:52:00+09:00', '2016-07-27 08:53:00+09:00', '2016-07-27 08:54:00+09:00', '2016-07-27 08:55:00+09:00', '2016-07-27 08:56:00+09:00', '2016-07-27 08:57:00+09:00', '2016-07-27 08:58:00+09:00', '2016-07-27 08:59:00+09:00'], dtype='datetime64[ns]', length=55364, freq=None, tz='Asia/Tokyo')

现在，如果我尝试使用以下代码获取x中唯一的天数：

unique_days = np.unique(np.array(x.index.values.astype('<M8[D]')))

---

所以基本上，它将一天换一天。有没有办法获得正确的日期？

我认为numpy中的时区有问题-它会转换为tz-aware

DatetimeIndex

print (x.index.tz_convert(None))
DatetimeIndex(['2016-05-31 15:00:00', '2016-05-31 15:01:00',
               '2016-05-31 15:02:00', '2016-05-31 15:03:00',
               '2016-05-31 15:04:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='idx', freq=None)

对于我来说，使用

unique

，从

轮到
天
：

print (x.index.round('D').unique())


print (x.index)
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00+09:00', '2016-06-01 00:01:00+09:00',
               '2016-06-01 00:02:00+09:00', '2016-06-01 00:03:00+09:00',
               '2016-06-01 00:04:00+09:00'],
              dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', name='idx', freq=None)

print (x.index.round('D').unique())
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00+09:00'], 
               dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', name='idx', freq=None)

使用
unique\u days=np.unique（x.index.date）

而不是
np.unique（np.array（x.index.values.astype）（'谢谢jezrael，这很有帮助。不过，现在我在下面有一个更简单的方法来处理它。
print (x.index.round('D').unique())


print (x.index)
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00+09:00', '2016-06-01 00:01:00+09:00',
               '2016-06-01 00:02:00+09:00', '2016-06-01 00:03:00+09:00',
               '2016-06-01 00:04:00+09:00'],
              dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', name='idx', freq=None)

print (x.index.round('D').unique())
DatetimeIndex(['2016-06-01 00:00:00+09:00'], 
               dtype='datetime64[ns, Asia/Tokyo]', name='idx', freq=None)