在numpy（python）中将日期时间字符串转换为日期时间答案

【问题标题】：Converting datetime string to datetime in numpy (python)在numpy（python）中将日期时间字符串转换为日期时间
【发布时间】：2015-01-22 01:25:32
【问题描述】：

我想转换

['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"]

到 Numpy 日期时间对象。

import numpy as np
[np.datetime64(x) for x in ['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"]]

提出ValueError: Could not convert object to NumPy datetime。但是，以下工作符合我的预期

[np.datetime64(x) for x in ['2010-10-17 07:15:30', '2011-05-13 08:20:35', "2012-01-15 09:09:09"]]

如何将我的数组转换为符合Numpy 的datetime64 功能要求的格式？

我使用的是 Numpy 1.7.0 版。在 python 3.4 中

【问题讨论】：

标签： datetime python-3.x numpy pandas python-datetime

【解决方案1】：

据我所知，np.datetime64 仅适用于

strings in ISO 8601 date or datetime format

pandas 中的to_datetime 函数似乎更灵活：

import pandas as pd
a=pd.to_datetime(['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"])

当然你可以轻松转换回numpy:

np.array(a,dtype=np.datetime64)

【讨论】：

np.array(a,dtype=np.datetime64) 很好，但它返回 '17-10-2010T07:15:30'，如何使它成为 '17-10-2010 07:15 :30' ?
"pandas 中的 to_datetime 函数似乎更灵活"，但在这种情况下，请注意date/time nightmare in pandas

【解决方案2】：

np.datetime64 使用格式 yyyy-mm-dd hh:mm:ss

如果您有 5-6 个元素的列表，您可以直接使用 np.datetime64 数据类型，只需更改 list 中的日期 format(yyyy-mm-dd hh:mm:ss)

例如：

dates=['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"]
#to
dates=['2010-10-17 07:15:30', '2011-05-13 08:20:35', "2013-01-15 09:09:09"]
#then create an array by
np.array(dates,dtype=np.datetime64)

注意： list 中包含 5-6 个元素并不是理想的情况（当涉及到实际数据时），因此您必须在 pandas 中使用 to_datetime() 方法，因为它更多灵活高效：

除了@atomh33ls给出的答案：

在pandas中使用to_datetime()方法后您可以使用values 属性或to_numpy() 方法轻松地将其转换回numpy

a.values
#OR
a.to_numpy()

【讨论】：