在datetime, Timestamp和datetime64之间转换

如何转换numpy。对象的Datetime64。datetime(或Timestamp)?

在下面的代码中，我创建了一个datetime、timestamp和datetime64对象。

import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
dt = datetime.datetime(2012, 5, 1)
# A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way?
ts = pd.DatetimeIndex([dt])[0]
dt64 = np.datetime64(dt)

In [7]: dt
Out[7]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)

In [8]: ts
Out[8]: <Timestamp: 2012-05-01 00:00:00>

In [9]: dt64
Out[9]: numpy.datetime64('2012-05-01T01:00:00.000000+0100')

注意:从Timestamp中很容易得到datetime:

In [10]: ts.to_datetime()
Out[10]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)

但是我们如何从numpy中提取datetime或Timestamp。datetime64 (dt64) ?

更新:在我的数据集中有一个有点讨厌的例子(也许是激励的例子)似乎是:

dt64 = numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100')

它应该是datetime。datetime(2002,6,28,1,0)，而不是long (!) (1025222400000000000L)…

当前回答

我已经无数次地回到这个答案，所以我决定拼凑一个快速的小类，它将Numpy datetime64值转换为Python datetime值。我希望这能帮助到其他人。

from datetime import datetime
import pandas as pd

class NumpyConverter(object):
    @classmethod
    def to_datetime(cls, dt64, tzinfo=None):
        """
        Converts a Numpy datetime64 to a Python datetime.
        :param dt64: A Numpy datetime64 variable
        :type dt64: numpy.datetime64
        :param tzinfo: The timezone the date / time value is in
        :type tzinfo: pytz.timezone
        :return: A Python datetime variable
        :rtype: datetime
        """
        ts = pd.to_datetime(dt64)
        if tzinfo is not None:
            return datetime(ts.year, ts.month, ts.day, ts.hour, ts.minute, ts.second, tzinfo=tzinfo)
        return datetime(ts.year, ts.month, ts.day, ts.hour, ts.minute, ts.second)

我要把它放在我的工具箱里，直觉告诉我我还会用到它。

2017-08-02 06:59:32

其他回答

唯一的方法，我设法转换列“日期”在熊猫dataframe包含时间信息numpy数组如下:(dataframe是从csv文件“csv .csv”读取)

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("csvIn.csv")
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
timestamps = np.array([np.datetime64(value) for dummy, value in df["date"].items()])

2021-06-25 09:47:17

实际上，所有这些datetime类型都很困难，而且可能存在问题(必须仔细跟踪时区信息)。以下是我所做的，尽管我承认我担心至少有一部分是“非设计”的。此外，这可以根据需要做得更紧凑一些。从numpy开始。datetime64 dt_a:

dt_a

numpy.datetime64 (2015 - 04 - 24 - t23:11:26.270000 - 0700)

dt_a1 = dt_a.tolist() #生成UTC格式的datetime对象，但不包含tzinfo dt_a1

datetime.datetime(2015, 4, 25, 6, 11, 26, 270000)

# now, make your "aware" datetime:

dt_a2=datetime.datetime（*list（dt_a1.timetuple（）[：6]） + [dt_a1.microsecond]， tzinfo=pytz.timezone（'UTC'））

．.．当然，也可以根据需要压缩成一行。

2015-08-04 18:37:14

我是这样做的

import pandas as pd

# Custom function to convert Pandas Datetime to Timestamp
def toTimestamp(data):
    return data.timestamp()

# Read a csv file
df = pd.read_csv("friends.csv")

# Replace the "birthdate" column by:
# 1. Transform to datetime
# 2. Apply the custom function to the column just converted
df["birthdate"] = pd.to_datetime(df["birthdate"]).apply(toTimestamp)

2021-12-13 11:31:04

欢迎来到地狱。

你可以将datetime64对象传递给pandas。时间戳:

In [16]: Timestamp(numpy.datetime64('2012-05-01T01:00:00.000000'))
Out[16]: <Timestamp: 2012-05-01 01:00:00>

我注意到这在NumPy 1.6.1中并不能正常工作:

numpy.datetime64('2012-05-01T01:00:00.000000+0100')

同时,熊猫。To_datetime可以使用(这是开发版本之外的，还没有检查v0.9.1):

In [24]: pandas.to_datetime('2012-05-01T01:00:00.000000+0100')
Out[24]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0, tzinfo=tzoffset(None, 3600))

2012-12-06 22:40:22

如果你想将整个pandas日期时间序列转换为常规的python日期时间，你也可以使用.to_pydatetime()。

pd.date_range('20110101','20110102',freq='H').to_pydatetime()

> [datetime.datetime(2011, 1, 1, 0, 0) datetime.datetime(2011, 1, 1, 1, 0)
   datetime.datetime(2011, 1, 1, 2, 0) datetime.datetime(2011, 1, 1, 3, 0)
   ....

它还支持时区:

pd.date_range('20110101','20110102',freq='H').tz_localize('UTC').tz_convert('Australia/Sydney').to_pydatetime()

[ datetime.datetime(2011, 1, 1, 11, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' EST+11:00:00 DST>)
 datetime.datetime(2011, 1, 1, 12, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' EST+11:00:00 DST>)
....

注意:如果你操作的是Pandas系列，你不能在整个系列上调用to_pydatetime()。你需要在每个单独的datetime64上调用.to_pydatetime()，使用一个列表理解或类似的东西:

datetimes = [val.to_pydatetime() for val in df.problem_datetime_column]

2014-08-15 09:41:31

在datetime, Timestamp和datetime64之间转换

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