Converting a numpy.datetime64 into DateTime?
- Lenguaje dominante
- Julia
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- Forks
- 186
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- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
I load some data using Python's xarray, which result to datetime-vectors, for example:
```
julia> x = w["time"].values
PyObject array(['2000-01-01T00:00:00.000000000', '2000-02-01T00:00:00.000000000',
'2000-03-01T00:00:00.000000000', '2000-04-01T00:00:00.000000000',
'2000-05-01T00:00:00.000000000', '2000-06-01T00:00:00.000000000',
'2000-07-01T00:00:00.000000000', '2000-08-01T00:00:00.000000000',
'2000-09-01T00:00:00.000000000', '2000-10-01T00:00:00.000000000',
'2000-11-01T00:00:00.000000000', '2000-12-01T00:00:00.000000000',
'2001-01-01T00:00:00.000000000', '2001-02-01T00:00:00.000000000',
'2001-03-01T00:00:00.000000000', '2001-04-01T00:00:00.000000000',
.....
'2019-07-01T00:00:00.000000000', '2019-08-01T00:00:00.000000000',
'2019-09-01T00:00:00.000000000', '2019-10-01T00:00:00.000000000',
'2019-11-01T00:00:00.000000000', '2019-12-01T00:00:00.000000000',
'2020-01-01T00:00:00.000000000', '2020-02-01T00:00:00.000000000',
'2020-03-01T00:00:00.000000000', '2020-04-01T00:00:00.000000000',
'2020-05-01T00:00:00.000000000', '2020-06-01T00:00:00.000000000',
'2020-07-01T00:00:00.000000000', '2020-08-01T00:00:00.000000000',
'2020-09-01T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
julia> y = x[1]
PyObject numpy.datetime64('2000-01-01T00:00:00.000000000')
```
The data are not automatically put into Julia form, which happens if the type of `w["dimension"]` is Float64 or Integer. But that's okay, I don't mind converting myself. The problem is, that is not possible either:
```
julia> DateTime(y)
ERROR: MethodError: no method matching Int64(::PyObject)
Closest candidates are:
Int64(::Union{Bool, Int32, Int64, UInt32, UInt64, UInt8, Int128, Int16, Int8, UInt128, UInt16}) at boot.jl:708
Int64(::Ptr) at boot.jl:718
Int64(::Float32) at float.jl:706
...
Stacktrace:
[1] DateTime(::PyObject, ::Int64, ::Int64, ::Int64, ::Int64, ::Int64, ::Int64, ::Dates.AMPM) at D:\buildbot\worker\package_win64\build\usr\share\julia\stdlib\v1.5\Dates\src\types.jl:367 (repeats 2 times)
[2] top-level scope at none:1
```
I've tried other variants of date-related functions but it didn't work.
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
No se nombran archivos ni pruebas del repositorio. Reproduce el ejemplo de datetime64 de xarray/NumPy en Julia y, después, inspecciona cómo PyCall gestiona las conversiones de escalares y arrays de NumPy. Se considera terminado cuando el valor datetime64 notificado se convierte en un DateTime de Julia, o cuando el comportamiento de conversión compatible está claramente documentado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- julia, numpy, python
- Área
- data
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100