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

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

其他回答

转换numpy。datetime64 to datetime对象，在numpy-1.8上表示UTC时间:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy as np
>>> dt = datetime.utcnow()
>>> dt
datetime.datetime(2012, 12, 4, 19, 51, 25, 362455)
>>> dt64 = np.datetime64(dt)
>>> ts = (dt64 - np.datetime64('1970-01-01T00:00:00Z')) / np.timedelta64(1, 's')
>>> ts
1354650685.3624549
>>> datetime.utcfromtimestamp(ts)
datetime.datetime(2012, 12, 4, 19, 51, 25, 362455)
>>> np.__version__
'1.8.0.dev-7b75899'

上面的例子假设天真的datetime对象由np解释。datetime64作为UTC时间。

将datetime转换为np。Datetime64和返回(numpy-1.6):

>>> np.datetime64(datetime.utcnow()).astype(datetime)
datetime.datetime(2012, 12, 4, 13, 34, 52, 827542)

它对单个np都有效。对象和np.datetime64的numpy数组。

想想np。datetime64与np.int8、np.int16等相同，并应用相同的方法在Python对象(如int、datetime和相应的numpy对象)之间进行转换。

你的“讨厌的例子”是正确的:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy 
>>> numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100').astype(datetime)
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)
>>> numpy.__version__
'1.6.2' # current version available via pip install numpy

我可以在安装的numpy-1.8.0上重新生成long值:

pip install git+https://github.com/numpy/numpy.git#egg=numpy-dev

同样的例子:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy
>>> numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100').astype(datetime)
1025222400000000000L
>>> numpy.__version__
'1.8.0.dev-7b75899'

它返回long，因为对于numpy。datetime64类型.astype(datetime)等价于.astype(object)，在numpy-1.8上返回Python整数(long)。

要获取datetime对象，可以:

>>> dt64.dtype
dtype('<M8[ns]')
>>> ns = 1e-9 # number of seconds in a nanosecond
>>> datetime.utcfromtimestamp(dt64.astype(int) * ns)
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)

获取直接使用秒的datetime64:

>>> dt64 = numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100', 's')
>>> dt64.dtype
dtype('<M8[s]')
>>> datetime.utcfromtimestamp(dt64.astype(int))
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)

numpy文档说datetime API是实验性的，在未来的numpy版本中可能会改变。

2012-12-04 13:42:08

我认为可以有一个更统一的答案来更好地解释Python的datetime模块、numpy的datetime64/timedelta64和pandas的Timestamp/Timedelta对象之间的关系。

Python的datetime标准库

datetime标准库有四个主要对象

时间-只有时间，以小时、分钟、秒和微秒为单位日期-只有年，月和日 datetime -时间和日期的所有组件 timedelta -最大单位为天的时间量

创建以下四个对象

>>> import datetime
>>> datetime.time(hour=4, minute=3, second=10, microsecond=7199)
datetime.time(4, 3, 10, 7199)

>>> datetime.date(year=2017, month=10, day=24)
datetime.date(2017, 10, 24)

>>> datetime.datetime(year=2017, month=10, day=24, hour=4, minute=3, second=10, microsecond=7199)
datetime.datetime(2017, 10, 24, 4, 3, 10, 7199)

>>> datetime.timedelta(days=3, minutes = 55)
datetime.timedelta(3, 3300)

>>> # add timedelta to datetime
>>> datetime.timedelta(days=3, minutes = 55) + \
    datetime.datetime(year=2017, month=10, day=24, hour=4, minute=3, second=10, microsecond=7199)
datetime.datetime(2017, 10, 27, 4, 58, 10, 7199)

NumPy的datetime64和timedelta64对象

NumPy没有单独的日期和时间对象，只有一个datetime64对象来表示单个时间时刻。datetime模块的datetime对象具有微秒精度(百万分之一秒)。NumPy的datetime64对象允许您将其精度从小时一直设置为阿秒(10 ^ -18)。它的构造函数更灵活，可以接受各种输入。

构造NumPy的datetime64和timedelta64对象

传递一个带字符串的整数作为单位。在这里查看所有单位。它在UNIX时代(1970年1月1日)之后被转换为这么多单位

>>> np.datetime64(5, 'ns') 
numpy.datetime64('1970-01-01T00:00:00.000000005')

>>> np.datetime64(1508887504, 's')
numpy.datetime64('2017-10-24T23:25:04')

你也可以使用字符串，只要它们是ISO 8601格式。

>>> np.datetime64('2017-10-24')
numpy.datetime64('2017-10-24')

时间增量只有一个单位

>>> np.timedelta64(5, 'D') # 5 days
>>> np.timedelta64(10, 'h') 10 hours

还可以通过减去两个datetime64对象来创建它们吗

>>> np.datetime64('2017-10-24T05:30:45.67') - np.datetime64('2017-10-22T12:35:40.123')
numpy.timedelta64(147305547,'ms')

Pandas Timestamp和Timedelta在NumPy的基础上构建了更多的功能

pandas Timestamp是一个与datetime非常相似的时刻，但具有更多的功能。你可以用任意一个pd来构造它们。时间戳或pd.to_datetime。

>>> pd.Timestamp(1239.1238934) #defaults to nanoseconds
Timestamp('1970-01-01 00:00:00.000001239')

>>> pd.Timestamp(1239.1238934, unit='D') # change units
Timestamp('1973-05-24 02:58:24.355200')

>>> pd.Timestamp('2017-10-24 05') # partial strings work
Timestamp('2017-10-24 05:00:00')

pd。to_datetime的工作原理非常类似(有更多选项)，可以将字符串列表转换为时间戳。

>>> pd.to_datetime('2017-10-24 05')
Timestamp('2017-10-24 05:00:00')

>>> pd.to_datetime(['2017-1-1', '2017-1-2'])
DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

将Python datetime转换为datetime64和Timestamp

>>> dt = datetime.datetime(year=2017, month=10, day=24, hour=4, 
                   minute=3, second=10, microsecond=7199)
>>> np.datetime64(dt)
numpy.datetime64('2017-10-24T04:03:10.007199')

>>> pd.Timestamp(dt) # or pd.to_datetime(dt)
Timestamp('2017-10-24 04:03:10.007199')

将numpy datetime64转换为datetime和Timestamp

>>> dt64 = np.datetime64('2017-10-24 05:34:20.123456')
>>> unix_epoch = np.datetime64(0, 's')
>>> one_second = np.timedelta64(1, 's')
>>> seconds_since_epoch = (dt64 - unix_epoch) / one_second
>>> seconds_since_epoch
1508823260.123456

>>> datetime.datetime.utcfromtimestamp(seconds_since_epoch)
>>> datetime.datetime(2017, 10, 24, 5, 34, 20, 123456)

转换为时间戳

>>> pd.Timestamp(dt64)
Timestamp('2017-10-24 05:34:20.123456')

从Timestamp转换为datetime和datetime64

这很容易，因为熊猫的时间戳非常强大

>>> ts = pd.Timestamp('2017-10-24 04:24:33.654321')

>>> ts.to_pydatetime()   # Python's datetime
datetime.datetime(2017, 10, 24, 4, 24, 33, 654321)

>>> ts.to_datetime64()
numpy.datetime64('2017-10-24T04:24:33.654321000')

2017-10-24 23:36:25

一些解决方案很适合我，但numpy将弃用一些参数。对我来说，更好的解决方案是将日期读取为pandas datetime，并明确地提取pandas对象的年、月和日。下面的代码适用于最常见的情况。

def format_dates(dates):
    dt = pd.to_datetime(dates)
    try: return [datetime.date(x.year, x.month, x.day) for x in dt]    
    except TypeError: return datetime.date(dt.year, dt.month, dt.day)

2018-03-22 16:58:16

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