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DolphinDB 日期/时间类型

作为一个时序数据库，DolphinDB提供了丰富的时间/日期类型，并提供了大量内置函数进行高效的操作。

1. 日期和时间类型

1.1. DolphinDB 时序数据类型

DolphinDB 支持以下九种时序数据类型用于日期、时间的表示：

类型 举例 符号 字节数
DATE 2012.06.13 d 4
MONTH 2012.06M M 4
TIME 13:30:10.008 t 4
MINUTE 13:30m m 4
SECOND 13:30:10 s 4
DATETIME 2012.06.13 13:30:10 or 2012.06.13T13:30:10 D 4
TIMESTAMP 2012.06.13 13:30:10.008 or 2012.06.13T13:30:10.008 T 8
NANOTIME 09:00:01.000100001 n 8
NANOTIMESTAMP 2016.12.30T09:00:01.000100001 N 8

1.2. 时序数据在 DolphinDB 的内部表示

DolphinDB时序对象与内部整数的转换：

  • 对于日期类型DATE，在DolphinDB存储的整数为从1970.01.01开始经过的天数（1970.01.01在DolphinDB内部存储为0，1970.01.02在DolphinDB内部存储为1，以此类推）。
  • 对于日期类型MONTH，在DolphinDB存储的整数为(月份 - 1) + 年份 * 12。
  • 对于时间类型MINUTE、SECOND、TIME和NANOTIME的对象，表示这些对象的内部整数的最小值为0，最大值分别为1439, 86399,86399999和86399999999999。其中，秒、分、时之间以60进位，TIME的毫秒与秒之间以1000进位，NANOTIME的毫微秒与秒之间以1000000000进位。
  • DATETIME、TIMESTAMP和NANOTIMESTAMP为日期和时间的组合类型，将以上基本日期、时间类型的转换方法结合，即为组合类型的转换方法。

不同时序对象转换DolphinDB内部存储整数的方法和计算结果示例见下表：

类型 举例 转换公式 结果
DATE 2012.06.13 - 15504
MONTH 2012.06M (6 - 1) + 2012 * 12 24149
MINUTE 13:30m 30 + 13 * 60 810
SECOND 13:30:10 10 + 30 * 60 + 13 * 60 * 60 48610
TIME 13:30:10.008 8 + 10 * 1000 + 30 * 60 * 1000 + 13 * 60 * 60 * 1000 48610008
NANOTIME 09:00:01.000100001 100001 + 1 * long(1000000000) + 0 * 60 * long(1000000000) + 9 * 60 * 60 * long(1000000000) 32401000100001
DATETIME 2012.06.13 13:30:10 or 2012.06.13T13:30:10 48610 + 15504 * 24 * 60 * 60 1339594210

在下面的例子中，给定一个整数1339594210008，表示DolphinDB中的TIMESTAMP，将其转换为DolphinDB中的TIMESTAMP对象：

  • 日期的计算：

计算1339594210008 / 86400000可以得到从1970.01.01开始经过的天数15504。通过DolphinDB C++ API中头文件Util.h定义的静态函数parseDate，传入天数15504，即可得到对应的年月日分别为2012，6和13。Java API中Util.java也定义了同样的函数。

  • 时间的计算：

计算1339594210008 % 86400000可以得到时间部分的总毫秒数48610008。然后，计算48610008 % 1000可以得到TIMESTAMP中的毫秒数8。

48610008 / 1000可以得到时间部分的总秒数48610。然后，计算48610 % 60可以得到TIMESTAMP中的秒数10。

48610 / 60可以得到时间部分的总分钟数810。然后，计算810 % 60可以得到TIMESTAMP中的分钟数30。

810 / 60可以得到时间部分的总小时数13，即为TIMESTAMP中的小时数13。

因此，将整数1339594210008转换为DolphinDB TIMESTAMP的结果为：2012.06.13T13:30:10.008。

2. 日期/时间对象类型转换及基本操作

2.1. 时序类型转换函数

使用时序类型转换函数可以将时序数据转换成另一种时序类型的数据。

例子：

>month(2016.02.14);
2016.02M
>date(2012.06.13 13:30:10)
2012.06.13
>second(2012.06.13 13:30:10)
13:30:10
>timestamp(2012.06.13 13:30:10)
2012.06.13T13:30:10.000

2.2. 时区转换函数

DolphinDB 能够自动识别本地时区。DolphinDB 中的时间序列对象不包括时区信息，由用户决定时序对象的时区。通过以下的时区转换函数可以实现时区之间的转换。

  • localtime: 把零时区时间（格林尼治时间）转换成本地时间 以下例子在美国东部时区执行：
>localtime(2018.01.22T15:20:26);
2018.01.22T10:20:26
>localtime(2017.12.16T18:30:10.001);
2017.12.16T13:30:10.001
  • gmtime: 把本地时间转换成零时区时间（格林尼治时间） 以下例子在美国东部时区执行：
>gmtime(2018.01.22 10:20:26);
gmtime(2018.01.22 10:20:26);
>gmtime(2017.12.16T13:30:10.008);
2017.12.16T18:30:10.008
  • convertTZ: 转换任意两个时区的时间 例子：
>convertTZ(2016.04.25T08:25:45,"US/Eastern","Asia/Shanghai");
2016.04.25T20:25:45

2.3. 基本操作

2.3.1. 获取时间变量的部分信息

>year(2016.02.14);
2016
>monthOfYear(2016.02.14);
2
>dayOfMonth(2016.02.14);
14
>x=01:02:03.456;
>hour(x);
1
>minuteOfHour(x);
2
>secondOfMinute(x);
3
>x mod 1000;
456

2.3.2. 使用运算符"+"或"-"来调整时间变量的值

>2016.02M-13;
2015.01M
>2018.02.17+100;
2018.05.28
>01:20:15+200;
01:23:35

如果进行运算调整之后，其中一个表示这些对象的内部整数小于0或大于相应的最大值，最终结果是内部整数除以相应的最大值的余数。

>23:59m+10;
00:09m
>00:00:01-2;
23:59:59
>23:59:59.900+200;
00:00:00.100

2.3.3. 以不同的时间单位调整时间变量的值

>temporalAdd(2017.01.16,1,"w");
2017.01.23
>temporalAdd(2016.12M,2,"M");
2017.02M
>temporalAdd(13:30m,-15,"m");
13:15m

2.3.4. 合并日期和时间

>concatDateTime(2019.06.15,13:25:10);
2019.06.15T13:25:10
>concatDateTime(2019.06.15 2019.06.16 2019.06.17,[13:25:10, 13:25:12, 13:25:13]);
[2019.06.15T13:25:10,2019.06.16T13:25:12,2019.06.17T13:25:13]

2.4. 与 DateOffset 相关的函数

  • yearBegin / yearEnd: 获取当年的第一天/最后一天
  • businessYearBegin / businessYearEnd: 获取当年的第一个/最后一个工作日
  • isYearStart / isYearEnd: 判断当天是否为年初第一天/年末最后一天
  • isLeapYear: 判断当年是否为闰年
  • monthBegin / monthEnd: 获取当月的第一天/最后一天
  • buinessMonthBegin / buinessMonthEnd: 获取当月的第一个/最后一个工作日
  • semiMonthBegin / semiMonthEnd: 获取当月开始/结束的第15（或其他）天
  • isMonthStart / isMonthEnd: 判断当天是否为月初的第一天/月末的最后一天
  • daysInMonth: 获取当月的天数
  • quarterBegin / quarterEnd: 获取当前季度的第一天/最后一天
  • businessQuarterBegin / businessQuarterEnd: 获取当前季度的第一个/最后一个工作日
  • isQuarterStart / isQuarterEnd: 判断当天是否为季度的第一天/最后一天
  • week: 获取当前星期或下一个星期的星期几（默认为星期一）
  • weekBegin: 获取当前星期或上一个星期的星期几（默认为星期一）
  • lastWeekOfMonth: 获取当月或上一个月最后一周的星期几（默认为星期一）
  • weekOfMonth: 获取当月或上一个月第几周的星期几（默认为第一周的星期一）
  • fy5253: 获取当前财年开始的第一天
  • fy5253Quarter: 获取当前财年开始的第一天

2.5. 解析和格式化

  • temporalParse: 把字符串转换成 DolphinDB 中的时序类型数据
>temporalParse("14-02-2018","dd-MM-yyyy");
2018.02.14
>temporalParse("14-02-18","d-M-y");
2018.02.14
>temporalParse("2018/2/6 02:33:01 PM","y/M/d h:m:s a");
2018.02.06T14:33:01
  • temporalFormat: 把DolphinDB中的时序对象转换成指定格式的字符串
>temporalFormat(2018.02.14,"dd-MM-yyyy");
14-02-2018
>temporalFormat(2018.02.14,"dd-MMM-yy");
14-FEB-18
>temporalFormat(2018.02.06T13:30:10.001, "y-M-d-H-m-s-SSS");
2018-2-6-13-30-10-001

3. dolphindb-python-api 中日期和时间相关操作

dolphindb-python-api中日期和时间相关操作

由于Python pandas中所有有关时间的数据类型均为datetime64, DolphinDB中的所有时间类型数据均会被转换为datetime64类型。 MONTH类型，如2012.06M，会被转换为2012-06-01（即当月的第一天）。TIME, MINUTE, SECOND与NANOTIME类型不包含日期信息，转换时会自动添加1970-01-01，例如13:30m会被转换为1970-01-01 13:30:00。

下表展示了从DolphinDB数据库中通过toDF()函数下载数据到Python时，数据类型的转换：

DolphinDB类型 DolphinDB数据 Python类型 Python数据
DATE [2012.06.12,date()] datetime64 [2012-06-12, NaT]
MONTH [2012.06M,month()] datetime64 [2012-06-01, NaT]
TIME [13:10:10.008,time()] datetime64 [1970-01-01 13:10:10.008, NaT]
MINUTE [13:30,minute()] datetime64 [1970-01-01 13:30:00, NaT]
SECOND [13:30:10,second()] datetime64 [1970-01-01 13:30:10, NaT]
DATETIME [2012.06.13 13:30:10,datetime()] datetime64 [2012-06-13 13:30:10,NaT]
TIMESTAMP [2012.06.13 13:30:10.008,timestamp()] datetime64 [2012-06-13 13:30:10.008,NaT]
NANOTIME [13:30:10.008007006, nanotime()] datetime64 [1970-01-01 13:30:10.008007006,NaT]
NANOTIMESTAMP [2012.06.13 13:30:10.008007006,nanotimestamp()] datetime64 [2012-06-13 13:30:10.008007006,NaT]

关于时序对象缺失值的处理，DolphinDB中时序类型的NULL值默认情况下会被转换为NaT（非时间空值，Not a Time）