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Python 转换为'；致朱利安·达特（）'；至'；np.datetime64'；

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Python 转换为'；致朱利安·达特（）'；至'；np.datetime64'；,python,pandas,numpy,Python,Pandas,Numpy,考虑下面的数组 dt = DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-21', '2016-01-21'], dtype='datetime64[ns]', name=u'date', freq=None) 我将上面的转换为_julian_date（）dtype j = dt.to_julian_date() Float64Index([2457388.5, 2457388.5, 2457408.5, 2457408.5], dtyp

考虑下面的数组

dt = DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-21', '2016-01-21'], dtype='datetime64[ns]', name=u'date', freq=None)
我将上面的
转换为_julian_date（）
dtype

j = dt.to_julian_date()
Float64Index([2457388.5, 2457388.5, 2457408.5, 2457408.5], dtype='float64')
如何将
j
转换回
dt

我试过了

dt = pd.to_datetime(j, errors = 'coerce')
它将
j
转换回datetime对象，但值不同，下面是输出

DatetimeIndex(['1970-01-01 00:00:00.002457388',
           '1970-01-01 00:00:00.002457388',
           '1970-01-01 00:00:00.002457408',
           '1970-01-01 00:00:00.002457408'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)
是很久以前的天数。时间戳纪元之前的时间。我们指的是跟踪时间系统开始跟踪时间的开始时间。对于时间戳，即“1970-01-01”。我要做的是用
pd.to\u datetime（0，unit='s'）
获取
时间戳
历元。这是第一个可能的
pandas.Timestamp
。然后，我通过在
时间戳上运行
to_Julian_Date（）
来分配从儒略日期开始的
时间戳的天数。现在我有了从儒略开始日期到
时间戳
纪元的天数，我从
j
中的每个儒略日期中减去它，这就成为
时间戳
纪元的天数（或
'1970-01-01'
）。然后我可以使用
pd.to_datetime（j-epoch，unit='D'）
给我
时间戳
，其中我的每个值表示从
时间戳开始的天数

我希望这是清楚的；-）

首先查找
pd.Timestamp
epoch的
julian_日期


epoch = pd.to_datetime(0, unit='s').to_julian_date()


然后使用参数
unit='D'


pd.to_datetime(j - epoch, unit='D')

DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-01', '2016-01-21', '2016-01-21'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)



工作完美！你能解释一下这里到底发生了什么吗。我仍然不明白时代的逻辑