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

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

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

一个选项是使用str，然后使用to_datetime(或类似的方法):

In [11]: str(dt64)
Out[11]: '2012-05-01T01:00:00.000000+0100'

In [12]: pd.to_datetime(str(dt64))
Out[12]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0, tzinfo=tzoffset(None, 3600))

注意:它不等于dt，因为它变成了“偏移感知”:

In [13]: pd.to_datetime(str(dt64)).replace(tzinfo=None)
Out[13]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0)

这似乎很不优雅。

更新:这可以处理“讨厌的例子”:

In [21]: dt64 = numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100')

In [22]: pd.to_datetime(str(dt64)).replace(tzinfo=None)
Out[22]: datetime.datetime(2002, 6, 28, 1, 0)

2012-12-04 13:08:29

import numpy as np
import pandas as pd 

def np64toDate(np64):
    return pd.to_datetime(str(np64)).replace(tzinfo=None).to_datetime()

使用此函数获取python的原生datetime对象

2016-06-05 16:04:56

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

>>> dt64.tolist()
datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)

对于DatetimeIndex, tolist返回一个datetime对象列表。对于单个datetime64对象，它返回单个datetime对象。

2012-12-04 13:22:10

在datetime, Timestamp和datetime64之间转换

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