我有一些时间戳存储为Postgres类型timestampwithouttimezone。我将以时间戳2013-12-2020:45:27为例。我打算这代表一个UTC时间戳。在psql中，如果我运行查询SELECTstart_timeFROMtable_nameWHEREid=1，我会按预期返回那个时间戳字符串:2013-12-2020:45:27。但是，如果在我的Node应用程序中，我使用node-postgres库来运行相同的查询，我会返回本地时区的时间戳:FriDec20201320:45:27GMT-0600(CST)。这是一个Javascript日期对象，但它已经存储为该时区
我有一些时间戳存储为Postgres类型timestampwithouttimezone。我将以时间戳2013-12-2020:45:27为例。我打算这代表一个UTC时间戳。在psql中，如果我运行查询SELECTstart_timeFROMtable_nameWHEREid=1，我会按预期返回那个时间戳字符串:2013-12-2020:45:27。但是，如果在我的Node应用程序中，我使用node-postgres库来运行相同的查询，我会返回本地时区的时间戳:FriDec20201320:45:27GMT-0600(CST)。这是一个Javascript日期对象，但它已经存储为该时区
在我的node.js应用程序中，我有几个模型，我想在其中定义TIMESTAMP类型列，包括默认时间戳created_at和updated_at。根据sequelize.js'documentation，只有DATE数据类型。它在MySQL中创建DATETIME列。例子:varUser=sequelize.define('User',{...//columnslast_login:{type:DataTypes.DATE,allowNull:false},...},{//optionstimestamps:true});是否可以改为生成TIMESTAMP列？
在我的node.js应用程序中，我有几个模型，我想在其中定义TIMESTAMP类型列，包括默认时间戳created_at和updated_at。根据sequelize.js'documentation，只有DATE数据类型。它在MySQL中创建DATETIME列。例子:varUser=sequelize.define('User',{...//columnslast_login:{type:DataTypes.DATE,allowNull:false},...},{//optionstimestamps:true});是否可以改为生成TIMESTAMP列？
CREATETABLEtInv([InvoiceID]int,CONSTRAINTtInv_pkPRIMARYKEY(InvoiceID));CREATETABLEAuditLog([AuditID]int,[InvoiceId]int,[UserID]varchar(2),[ActionId]int,[Updated]datetime,CONSTRAINTAuditLog_pkPRIMARYKEY(AuditID));INSERTINTOAuditLog([AuditID],[InvoiceId],[UserID],[ActionId],[Updated])VALUES(1,1,'U1',1
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
我有一个名为df的pandas.DataFrame，它有一个自动生成的索引，其中有一列dt:df['dt'].dtype,df['dt'][0]#(dtype('我想做的是创建一个截断为小时精度的新列。我目前正在使用:df['dt2']=df['dt'].apply(lambdaL:datetime(L.year,L.month,L.day,L.hour))这行得通，所以没关系。但是，我有一种使用pandas.tseries.offsets或创建DatetimeIndex或类似方法的好方法。如果可能的话，是否有一些pandas魔法可以做到这一点？ 最佳答案
首先我是pandas的新手，但我已经爱上了它。我正在尝试实现与Oracle的Lag功能等效的功能。假设你有这个DataFrame:DateGroupData2014-05-1409:10:00A12014-05-1409:20:00A22014-05-1409:30:00A32014-05-1409:40:00A42014-05-1409:50:00A52014-05-1410:00:00B12014-05-1410:10:00B22014-05-1410:20:00B32014-05-1410:30:00B4如果这是一个oracle数据库，我想创建一个按“组”列分组并按日期排序的滞后
首先我是pandas的新手，但我已经爱上了它。我正在尝试实现与Oracle的Lag功能等效的功能。假设你有这个DataFrame:DateGroupData2014-05-1409:10:00A12014-05-1409:20:00A22014-05-1409:30:00A32014-05-1409:40:00A42014-05-1409:50:00A52014-05-1410:00:00B12014-05-1410:10:00B22014-05-1410:20:00B32014-05-1410:30:00B4如果这是一个oracle数据库，我想创建一个按“组”列分组并按日期排序的滞后
我需要在PG中插入行，其中一个字段是带有时间戳的日期和时间，这是事件发生的时间，所以我不能使用-->插入时Postgres的current_timestamp函数，那怎么能然后，我将之前收集的时间和日期以与current_timestamp在该时间点创建的格式相同的格式插入到pg行中。 最佳答案 如果您使用psycopg2(可能还有其他一些客户端库)，您可以简单地传递一个Pythondatetime对象作为parameter到SQL查询:fromdatetimeimportdatetime,timezonedt=datetime.n
