Python 在Numpy Datetime数组中查找唯一日期

我有时间序列数据（历元，值），我已经转换成（日期时间，值），它存储在Numpy数组中。现在，我希望找到与给定日期对应的第一行的索引。因此，每天只需要一个索引

下面是一个纯Python函数，速度非常慢

def day_wise_datetime(datetimes,dataseries):
    unique_dates=[]
    unique_indices=[]
    for i in range(len(datetimes)):
        if datetimes[i].day not in unique_dates:
           unique_dates.append(datetimes[i])
           unique_indices.append(i)
    return [unique_dates,unique_indices]

Numpy提供了一个唯一的方法，但是它说它不能对datetime进行排序。那么什么基于Numpy的技术可以用于相同的目的呢

我知道推荐使用熊猫，但在我学习的过程中，我想知道一些NumPy/SciPy解决方案是否足够

编辑 datetimes变量中的值如下所示。我刚刚切掉了前五个元素

[datetime.datetime(2011, 4, 18, 18, 52, 9),
datetime.datetime(2011, 4, 18, 18, 52, 10),
datetime.datetime(2011, 4, 18, 18, 52, 11),
datetime.datetime(2011, 4, 18, 18, 52, 12),
datetime.datetime(2011, 4, 18, 18, 52, 13)]

的DataFrame提供了可以轻松实现目标的功能：

In [121]: arr1 = np.array([dt.datetime(2013, 1, 1), dt.datetime(2013, 1, 1), dt.datetime(2013, 1, 2)]) 

In [122]: arr2 = np.array([1, 2, 3]) 

In [123]: df = pd.DataFrame({'date': arr1, 'value': arr2})

In [124]: df
Out[124]: 
                 date  value
0 2013-01-01 00:00:00      1   
1 2013-01-01 00:00:00      2   
2 2013-01-02 00:00:00      3   

In [125]: df.drop_duplicates('date')
Out[125]: 
                 date  value
0 2013-01-01 00:00:00      1   
2 2013-01-02 00:00:00      3 

编辑 我一开始就误解了你的问题。请尝试以下方法：

似乎排序是您的主要问题之一，我创建了一个反向日期时间列表示例：

In [74]: now = dt.datetime.utcnow()
In [75]: datetimes = [now - dt.timedelta(hours=6) * i for i in range(10)]

In [76]: datetimes
Out[76]:
[datetime.datetime(2013, 5, 8, 16, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 8, 10, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 8, 4, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 7, 22, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 7, 16, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 7, 10, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 7, 4, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 6, 22, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 6, 16, 47, 32, 60500),
 datetime.datetime(2013, 5, 6, 10, 47, 32, 60500)]

通过

datetimes

创建

DataFrame

，并将列名设置为

date

：

In [81]: df = pd.DataFrame(datetimes, columns=['date'])

In [82]: df
Out[82]:
                        date
0 2013-05-08 16:47:32.060500
1 2013-05-08 10:47:32.060500
2 2013-05-08 04:47:32.060500
3 2013-05-07 22:47:32.060500
4 2013-05-07 16:47:32.060500
5 2013-05-07 10:47:32.060500
6 2013-05-07 04:47:32.060500
7 2013-05-06 22:47:32.060500
8 2013-05-06 16:47:32.060500
9 2013-05-06 10:47:32.060500

接下来，按

date

列对数据帧进行排序：

In [83]: df = df.sort('date')

然后为

索引

添加一个新列：

In [85]: df['index'] = df['date'].apply(lambda x:x.day)

In [86]: df
Out[86]:
                        date  index
9 2013-05-06 10:47:32.060500      6
8 2013-05-06 16:47:32.060500      6
7 2013-05-06 22:47:32.060500      6
6 2013-05-07 04:47:32.060500      7
5 2013-05-07 10:47:32.060500      7
4 2013-05-07 16:47:32.060500      7
3 2013-05-07 22:47:32.060500      7
2 2013-05-08 04:47:32.060500      8
1 2013-05-08 10:47:32.060500      8
0 2013-05-08 16:47:32.060500      8

In [87]: df = df.groupby('index').first()
In [88]: df
Out[88]: 
                            date
index                           
6     2013-05-06 10:47:32.060500
7     2013-05-07 04:47:32.060500
8     2013-05-08 04:47:32.060500

然后按

索引对数据进行分组，然后为每组获取第一个数据。如果您熟悉SQL，它就像从表组中按表选择第一个（*）一样

In [85]: df['index'] = df['date'].apply(lambda x:x.day)

In [86]: df
Out[86]:
                        date  index
9 2013-05-06 10:47:32.060500      6
8 2013-05-06 16:47:32.060500      6
7 2013-05-06 22:47:32.060500      6
6 2013-05-07 04:47:32.060500      7
5 2013-05-07 10:47:32.060500      7
4 2013-05-07 16:47:32.060500      7
3 2013-05-07 22:47:32.060500      7
2 2013-05-08 04:47:32.060500      8
1 2013-05-08 10:47:32.060500      8
0 2013-05-08 16:47:32.060500      8

In [87]: df = df.groupby('index').first()
In [88]: df
Out[88]: 
                            date
index                           
6     2013-05-06 10:47:32.060500
7     2013-05-07 04:47:32.060500
8     2013-05-08 04:47:32.060500

现在您可以获得唯一索引：

In [91]: df.index.values
Out[91]: array([6, 7, 8])

并获得独特的日期：

In [92]: df['date'].values
Out[92]: 
array(['2013-05-06T18:47:32.060500000+0800',
   '2013-05-07T12:47:32.060500000+0800',
   '2013-05-08T12:47:32.060500000+0800'], dtype='datetime64[ns]')

可以提供一个简单的示例输入吗？@waitingkuo:添加了示例输入我的答案可以解决您的问题吗？因为我需要在一天内对所有记录进行数据处理，如平均和其他操作，所以我不想删除其他数据。此外，我的datetime对象还包含小时、分钟、秒信息。它只生成一个新对象，而不替换原始对象。