datetime64[ns]' 데이터 유형과 '< h2="" papago-id="0-1" 데이터 유형의 차이>저는 판다에서 시계열을 만들었습니다.[346]에서: 날짜/시간 가져오기[347]에서: 날짜 = [날짜 시간(2011, 1, 2), 날짜 시간(2011, 1, 5..

datetime64[ns]' 데이터 유형과 '< h2="" papago-id="0-1" 데이터 유형의 차이>

저는 판다에서 시계열을 만들었습니다.

[346]에서: 날짜/시간 가져오기 [347]에서: 날짜 = [날짜 시간(2011, 1, 2), 날짜 시간(2011, 1, 5), 날짜 시간(2011, 1, 7), ..... : datetime(2011, 1, 8), datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12)] [348]에서: ts = 시리즈(np.randn(6), 인덱스=1987) [349]에서: ts Out[349]: 2011-01-02 0.690002 2011-01-05 1.001543 2011-01-07 -0.503087 2011-01-08 -0.622274 2011-01-10 -0.921169 2011-01-12 -0.726213

저는 '데이터 분석을 위한 파이썬' 책의 예를 따르고 있습니다.

다음 단락에서 작성자는 인덱스 유형을 확인합니다.

In [353]: ts.index.dtype

Out[353]: dtype('datetime64[ns]')

콘솔에서 동일한 작업을 수행하면 다음과 같이 표시됩니다.

두 유형의 차이는 무엇입니까?

그리고 왜

datetime64[ns]

다른 유형을 얻게 되는 걸까요?

는 일반 dtype이고, 는 특정 dtype입니다.

일반 dtype은 특정 dtype에 매핑되지만 NumPy 설치마다 다를 수 있습니다.

바이트 순서가 리틀 엔디안인 기계에서는 및 사이에 차이가 없습니다.

하지만, 큰 엔디안 기계에서는, 동등할 것입니다.

그래서 기계의 엔디안(endian-ness) 또는 엔디안(endian-ness에 따라 매핑됩니다.

특정 dtype에 매핑되는 일반적인 dtype의 다른 유사한 예는 많이 있습니다. 즉, 에 매핑하거나 OS의 비트 아키텍처와 NumPy가 컴파일된 방법에 따라 매핑됩니다.

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datetime64 dtype의 repr은 dtype의 엔디안니스를 보여주기 위해 책이 쓰여진 이후로 바뀌었습니다.

약간의 배경을 사용하면 출력의 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 됩니다.

Numpy는 데이터 유형의 정교한 계층 구조를 가지고 있습니다.

형식 정보는 클래스의 인스턴스인 데이터 형식 개체에 속성으로 저장됩니다.

배열 항목에 해당하는 고정 크기 메모리 블록의 바이트를 해석하는 방법(바이트 순서, 바이트 수 등)을 설명합니다.

의 인스턴스를 만듭니다.

속성 검사

repr

및 는 개체의 문자열 표현이며, 각 개체는 동일한 기본 데이터 유형에 대해 서로 다른 출력을 가질 수 있습니다.

In [9]: repr(dt.dtype)
Out[9]: "dtype('<M8[ns]')"

In [10]: str(dt.dtype)
Out[10]: 'datetime64[ns]'

응용 프로그램(쉘, 콘솔, 디버거 등)은 둘 중 하나를 호출할 수 있으므로 출력이 동일한 유형에 대해 다르게 보일 수 있습니다.

혼란스럽기는 하지만 비트 폭, 유형 별칭 등의 측면에서 여전히 더 많은 뉘앙스가 있습니다.

자세한 내용은 Python, Numpy 및 Pandas의 데이터 유형을 참조하십시오.

참조

URL

: https://stackoverflow.com/questions/29206612/

difference-between-data-type-datetime64ns-and-m8ns

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