NEP 4 — NumPy 中一些日期/时间类型的实现方案（第三版）#
- 作者:
Francesc Alted i Abad
- 联系:
- 作者:
Ivan Vilata i Balaguer
- 联系:
- 日期:
2008-07-30
- 状态:
已延迟
摘要#
日期/时间标记在许多需要处理数据集的领域非常方便。虽然 Python 有几个模块定义了日期/时间类型（例如集成的 datetime [1] 或 mx.DateTime [2]），但 NumPy 缺乏这些类型。
本文档建议添加一系列日期/时间类型来填补这一空白。对所提议类型的要求有两个方面：1）它们的操作速度必须快；2）它们必须尽可能与 Python 附带的现有 datetime 模块兼容。
建议的类型#
首先，几乎不可能提出一种能够满足所有用例需求的单一日期/时间类型。因此，在考虑了不同的可能性之后，我们坚持使用两种不同的类型，即 datetime64 和 timedelta64（这些名称是初步的，可以更改），它们可以具有不同的时间单位以满足不同的需求。
重要
时间单位在这里被认为是补充日期/时间 dtype 的元数据，不会更改基本类型。它提供有关存储数字含义的信息，而不是有关其结构的信息。
以下是所提议类型的详细说明。
datetime64#
它表示绝对时间（即非相对时间）。它在内部实现为 int64 类型。内部纪元是 POSIX 纪元（参见 [3]）。与 POSIX 一样，日期的表示不考虑闰秒。
在时间单位转换和时间表示中（但在其他时间计算中不是），值 -2**63 (0x8000000000000000) 被解释为无效或未知日期，非时间或NaT。有关更多信息，请参见时间单位转换部分。
时间单位#
它接受不同的时间单位，每个单位都表示不同的时间跨度。下表描述了支持的时间单位及其对应的时间跨度。
时间单位 |
时间跨度（年） |
|
|---|---|---|
代码 |
含义 |
|
Y |
年 |
[公元前 9.2e18 年，公元 9.2e18 年] |
M |
月 |
[公元前 7.6e17 年，公元 7.6e17 年] |
W |
周 |
[公元前 1.7e17 年，公元 1.7e17 年] |
B |
工作日 |
[公元前 3.5e16 年，公元 3.5e16 年] |
D |
日 |
[公元前 2.5e16 年，公元 2.5e16 年] |
h |
小时 |
[公元前 1.0e15 年，公元 1.0e15 年] |
m |
分钟 |
[公元前 1.7e13 年，公元 1.7e13 年] |
s |
秒 |
[公元前 2.9e9 年，公元 2.9e9 年] |
ms |
毫秒 |
[公元前 2.9e6 年，公元 2.9e6 年] |
us |
微秒 |
[公元前 290301 年，公元 294241 年] |
c# |
刻度 (100ns) |
[公元前 2757 年，公元 31197 年] |
ns |
纳秒 |
[公元 1678 年，公元 2262 年] |
因此，绝对日期的值是从内部纪元开始经过的所选时间单位的整数单位数。使用工作日时，星期六和星期日 simply 从计数中忽略（即，工作日中的第 3 天不是 1970-01-03 星期六，而是 1970-01-05 星期一）。
构建 datetime64 dtype#
建议在 dtype 构造函数中指定时间单位的方法有：
使用长字符串表示法
dtype('datetime64[us]')
使用短字符串表示法
dtype('M8[us]')
如果未指定时间单位，则默认为微秒。因此，‘M8’ 等效于 ‘M8[us]’
设置和获取值#
具有此 dtype 的对象可以通过多种方式设置
t = numpy.ones(3, dtype='M8[s]')
t[0] = 1199164176 # assign to July 30th, 2008 at 17:31:00
t[1] = datetime.datetime(2008, 7, 30, 17, 31, 01) # with datetime module
t[2] = '2008-07-30T17:31:02' # with ISO 8601
也可以通过不同的方式获取
str(t[0]) --> 2008-07-30T17:31:00
repr(t[1]) --> datetime64(1199164177, 's')
str(t[0].item()) --> 2008-07-30 17:31:00 # datetime module object
repr(t[0].item()) --> datetime.datetime(2008, 7, 30, 17, 31) # idem
str(t) --> [2008-07-30T17:31:00 2008-07-30T17:31:01 2008-07-30T17:31:02]
repr(t) --> array([1199164176, 1199164177, 1199164178],
dtype='datetime64[s]')
比较#
也将支持比较
numpy.array(['1980'], 'M8[Y]') == numpy.array(['1979'], 'M8[Y]')
--> [False]
或通过应用广播
numpy.array(['1979', '1980'], 'M8[Y]') == numpy.datetime64('1980', 'Y')
--> [False, True]
以下也应该有效：
numpy.array(['1979', '1980'], 'M8[Y]') == '1980-01-01'
--> [False, True]
因为右手表达式可以广播到一个包含 2 个 dtype 为 ‘M8[Y]’ 的元素的数组中。
兼容性问题#
只有在使用微秒的时间单位时，这才能与 Python 的 datetime 模块的 datetime 类完全兼容。对于其他时间单位，转换过程将根据需要丢失精度或溢出。从/向 datetime 对象的转换不考虑闰秒。
timedelta64#
它表示相对时间（即非绝对时间）。它在内部实现为 int64 类型。
在时间单位转换和时间表示中（但在其他时间计算中不是），值 -2**63 (0x8000000000000000) 被解释为无效或未知时间，非时间或NaT。有关更多信息，请参见时间单位转换部分。
时间单位#
它接受不同的时间单位，每个单位都表示不同的时间跨度。下表描述了支持的时间单位及其对应的时间跨度。
时间单位 |
时间跨度 |
|
|---|---|---|
代码 |
含义 |
|
Y |
年 |
+- 9.2e18 年 |
M |
月 |
+- 7.6e17 年 |
W |
周 |
+- 1.7e17 年 |
B |
工作日 |
+- 3.5e16 年 |
D |
日 |
+- 2.5e16 年 |
h |
小时 |
+- 1.0e15 年 |
m |
分钟 |
+- 1.7e13 年 |
s |
秒 |
+- 2.9e12 年 |
ms |
毫秒 |
+- 2.9e9 年 |
us |
微秒 |
+- 2.9e6 年 |
c# |
刻度 (100ns) |
+- 2.9e4 年 |
ns |
纳秒 |
+- 292 年 |
ps |
皮秒 |
+- 106 天 |
fs |
飞秒 |
+- 2.6 小时 |
as |
阿秒 |
+- 9.2 秒 |
因此，时间增量的值是所选时间单位的整数单位数。
构建 timedelta64 dtype#
建议在 dtype 构造函数中指定时间单位的方法有：
使用长字符串表示法
dtype('timedelta64[us]')
使用短字符串表示法
dtype('m8[us]')
如果未指定默认值，则默认为微秒：‘m8’ 等效于 ‘m8[us]’
设置和获取值#
具有此 dtype 的对象可以通过多种方式设置
t = numpy.ones(3, dtype='m8[ms]')
t[0] = 12 # assign to 12 ms
t[1] = datetime.timedelta(0, 0, 13000) # 13 ms
t[2] = '0:00:00.014' # 14 ms
也可以通过不同的方式获取
str(t[0]) --> 0:00:00.012
repr(t[1]) --> timedelta64(13, 'ms')
str(t[0].item()) --> 0:00:00.012000 # datetime module object
repr(t[0].item()) --> datetime.timedelta(0, 0, 12000) # idem
str(t) --> [0:00:00.012 0:00:00.014 0:00:00.014]
repr(t) --> array([12, 13, 14], dtype="timedelta64[ms]")
比较#
也将支持比较
numpy.array([12, 13, 14], 'm8[ms]') == numpy.array([12, 13, 13], 'm8[ms]')
--> [True, True, False]
或通过应用广播
numpy.array([12, 13, 14], 'm8[ms]') == numpy.timedelta64(13, 'ms')
--> [False, True, False]
以下也应该有效：
numpy.array([12, 13, 14], 'm8[ms]') == '0:00:00.012'
--> [True, False, False]
因为右手表达式可以广播到一个包含 3 个 dtype 为 ‘m8[ms]’ 的元素的数组中。
兼容性问题#
仅当使用微秒作为时间单位时，此功能才能与Python datetime 模块的 timedelta 类完全兼容。对于其他单位，转换过程将损失精度或根据需要溢出。
使用示例#
这是一个 datetime64 的使用示例
In [5]: numpy.datetime64(42, 'us')
Out[5]: datetime64(42, 'us')
In [6]: print numpy.datetime64(42, 'us')
1970-01-01T00:00:00.000042 # representation in ISO 8601 format
In [7]: print numpy.datetime64(367.7, 'D') # decimal part is lost
1971-01-02 # still ISO 8601 format
In [8]: numpy.datetime('2008-07-18T12:23:18', 'm') # from ISO 8601
Out[8]: datetime64(20273063, 'm')
In [9]: print numpy.datetime('2008-07-18T12:23:18', 'm')
Out[9]: 2008-07-18T12:23
In [10]: t = numpy.zeros(5, dtype="datetime64[ms]")
In [11]: t[0] = datetime.datetime.now() # setter in action
In [12]: print t
[2008-07-16T13:39:25.315 1970-01-01T00:00:00.000
1970-01-01T00:00:00.000 1970-01-01T00:00:00.000
1970-01-01T00:00:00.000]
In [13]: repr(t)
Out[13]: array([267859210457, 0, 0, 0, 0], dtype="datetime64[ms]")
In [14]: t[0].item() # getter in action
Out[14]: datetime.datetime(2008, 7, 16, 13, 39, 25, 315000)
In [15]: print t.dtype
dtype('datetime64[ms]')
这是一个 timedelta64 的使用示例
In [5]: numpy.timedelta64(10, 'us')
Out[5]: timedelta64(10, 'us')
In [6]: print numpy.timedelta64(10, 'us')
0:00:00.000010
In [7]: print numpy.timedelta64(3600.2, 'm') # decimal part is lost
2 days, 12:00
In [8]: t1 = numpy.zeros(5, dtype="datetime64[ms]")
In [9]: t2 = numpy.ones(5, dtype="datetime64[ms]")
In [10]: t = t2 - t1
In [11]: t[0] = datetime.timedelta(0, 24) # setter in action
In [12]: print t
[0:00:24.000 0:00:01.000 0:00:01.000 0:00:01.000 0:00:01.000]
In [13]: print repr(t)
Out[13]: array([24000, 1, 1, 1, 1], dtype="timedelta64[ms]")
In [14]: t[0].item() # getter in action
Out[14]: datetime.timedelta(0, 24)
In [15]: print t.dtype
dtype('timedelta64[s]')
日期/时间数组的操作#
datetime64 与 datetime64#
绝对日期之间唯一允许的算术运算为减法。
In [10]: numpy.ones(3, "M8[s]") - numpy.zeros(3, "M8[s]")
Out[10]: array([1, 1, 1], dtype=timedelta64[s])
但不允许其他运算。
In [11]: numpy.ones(3, "M8[s]") + numpy.zeros(3, "M8[s]")
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'
允许绝对日期之间的比较。
类型转换规则#
当对两个具有不同时间单位的绝对时间进行运算（基本上，只允许减法）时，结果将引发异常。这是因为不同时间单位的范围和时间跨度可能大相径庭，并且用户首选哪个时间单位根本不清楚。例如，这应该是允许的
>>> numpy.ones(3, dtype="M8[Y]") - numpy.zeros(3, dtype="M8[Y]")
array([1, 1, 1], dtype="timedelta64[Y]")
但下一个不应该允许
>>> numpy.ones(3, dtype="M8[Y]") - numpy.zeros(3, dtype="M8[ns]")
raise numpy.IncompatibleUnitError # what unit to choose?
datetime64 与 timedelta64#
可以从绝对日期中添加和减去相对时间。
In [10]: numpy.zeros(5, "M8[Y]") + numpy.ones(5, "m8[Y]")
Out[10]: array([1971, 1971, 1971, 1971, 1971], dtype=datetime64[Y])
In [11]: numpy.ones(5, "M8[Y]") - 2 * numpy.ones(5, "m8[Y]")
Out[11]: array([1969, 1969, 1969, 1969, 1969], dtype=datetime64[Y])
但不允许其他运算。
In [12]: numpy.ones(5, "M8[Y]") * numpy.ones(5, "m8[Y]")
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'
类型转换规则#
在这种情况下，绝对时间应优先确定结果的时间单位。这代表了人们大多数情况下想要做的事情。例如，这将允许执行
>>> series = numpy.array(['1970-01-01', '1970-02-01', '1970-09-01'],
dtype='datetime64[D]')
>>> series2 = series + numpy.timedelta(1, 'Y') # Add 2 relative years
>>> series2
array(['1972-01-01', '1972-02-01', '1972-09-01'],
dtype='datetime64[D]') # the 'D'ay time unit has been chosen
timedelta64 与 timedelta64#
最后，可以像处理常规 int64 dtype 一样操作相对时间，*只要*结果可以转换回 timedelta64。
In [10]: numpy.ones(3, 'm8[us]')
Out[10]: array([1, 1, 1], dtype="timedelta64[us]")
In [11]: (numpy.ones(3, 'm8[M]') + 2) ** 3
Out[11]: array([27, 27, 27], dtype="timedelta64[M]")
但是
In [12]: numpy.ones(5, 'm8') + 1j
TypeError: the result cannot be converted into a ``timedelta64``
类型转换规则#
当组合两个具有不同时间单位的 timedelta64 dtype 时，结果将是两者中较短的（“保持精度”规则）。例如
In [10]: numpy.ones(3, 'm8[s]') + numpy.ones(3, 'm8[m]')
Out[10]: array([61, 61, 61], dtype="timedelta64[s]")
然而，由于无法知道相对年份或相对月份的确切持续时间，当这些时间单位出现在其中一个操作数中时，将不允许该操作。
In [11]: numpy.ones(3, 'm8[Y]') + numpy.ones(3, 'm8[D]')
raise numpy.IncompatibleUnitError # how to convert relative years to days?
为了能够执行上述操作，建议使用一个新的 NumPy 函数，称为 change_timeunit。其签名将为
change_timeunit(time_object, new_unit, reference)
其中“time_object”是要更改其单位的时间对象，“new_unit”是所需的新时间单位，“reference”是将用于允许转换相对时间的绝对日期（NumPy datetime64 标量），以防使用时间单位时，较小时间单位的数量不确定（相对年份或月份无法用天来表示）。
这样，上述操作可以按如下方式完成
In [10]: t_years = numpy.ones(3, 'm8[Y]')
In [11]: t_days = numpy.change_timeunit(t_years, 'D', '2001-01-01')
In [12]: t_days + numpy.ones(3, 'm8[D]')
Out[12]: array([366, 366, 366], dtype="timedelta64[D]")
dtype 与时间单位转换#
为了更改现有数组的日期/时间 dtype，我们建议使用 .astype() 方法。这主要用于更改时间单位。
例如，对于绝对日期
In[10]: t1 = numpy.zeros(5, dtype="datetime64[s]")
In[11]: print t1
[1970-01-01T00:00:00 1970-01-01T00:00:00 1970-01-01T00:00:00
1970-01-01T00:00:00 1970-01-01T00:00:00]
In[12]: print t1.astype('datetime64[D]')
[1970-01-01 1970-01-01 1970-01-01 1970-01-01 1970-01-01]
对于相对时间
In[10]: t1 = numpy.ones(5, dtype="timedelta64[s]")
In[11]: print t1
[1 1 1 1 1]
In[12]: print t1.astype('timedelta64[ms]')
[1000 1000 1000 1000 1000]
不支持直接从/到相对/从绝对 dtype 更改。
In[13]: numpy.zeros(5, dtype="datetime64[s]").astype('timedelta64')
TypeError: data type cannot be converted to the desired type
工作日有一个特点，它们不覆盖连续的时间线（周末有间隙）。因此，当从任何普通时间转换为工作日时，可能会发生原始时间不可表示的情况。在这种情况下，转换的结果是 *非时间*（*NaT*）。
In[10]: t1 = numpy.arange(5, dtype="datetime64[D]")
In[11]: print t1
[1970-01-01 1970-01-02 1970-01-03 1970-01-04 1970-01-05]
In[12]: t2 = t1.astype("datetime64[B]")
In[13]: print t2 # 1970 begins in a Thursday
[1970-01-01 1970-01-02 NaT NaT 1970-01-05]
当转换回普通天时，NaT 值保持不变（这发生在所有时间单位转换中）。
In[14]: t3 = t2.astype("datetime64[D]")
In[13]: print t3
[1970-01-01 1970-01-02 NaT NaT 1970-01-05]
最终考虑#
为什么 origin 元数据消失了#
在讨论 NumPy 列表中的日期/时间 dtype 时，最初发现具有补充绝对 datetime64 定义的 origin 元数据很有用。
但是，在进一步思考之后，我们发现绝对 datetime64 与相对 timedelta64 的组合确实提供了相同的功能，同时无需额外的 origin 元数据。这就是我们从该提案中删除它的原因。
混合时间单位的操作#
只要接受相同 dtype 和相同单位的两个时间值之间的运算，就可以使用不同单位的时间值进行相同的运算（例如，添加秒和微秒的时间增量），从而得到适当的时间单位。“日期/时间数组操作”部分的“类型转换规则”子部分定义了此类运算的确切语义。
由于工作日的特殊性，混合工作日和其他时间单位的操作很可能不被允许。
为什么没有 quarter 时间单位？#
本提案试图关注最常用的时间单位集，而 quarter 可以被认为是派生单位。此外，使用 quarter 通常需要它可以从一年中的任何月份开始，由于我们不包含对时间 origin 元数据的支持，这在此处不是可行的途径。最后，如果我们要添加 quarter，那么人们应该期望找到 biweekly、semester 或 biyearly（仅举几例其他派生单位），而我们认为这对本提案的目的来说有点过于繁重了。