将 NumPy 对象数组转换为 datetime64

【问题标题】：Convert NumPy object array to datetime64将 NumPy 对象数组转换为 datetime64
【发布时间】：2017-09-19 07:53:01
【问题描述】：

data['RealTime'][:,0]
Out[23]: 
array([datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 13, 8, 826000),
       datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 13, 8, 846000),
       datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 13, 8, 866000), ...,
       datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 30, 40, 186000),
       datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 30, 40, 206000),
       datetime.datetime(2017, 9, 12, 18, 30, 40, 226000)], dtype=object)

如何转换为 dtype datetime 数组？

【问题讨论】：

这是 Pandas 还是 Numpy？

标签： python arrays numpy datetime type-conversion

【解决方案1】：

我知道你有pandas，所以你可以使用pd.to_datetime：

out = pd.to_datetime(array)
print(out)

DatetimeIndex(['2017-09-12 18:13:08.826000', '2017-09-12 18:13:08.846000',
               '2017-09-12 18:13:08.866000', '2017-09-12 18:30:40.186000',
               '2017-09-12 18:30:40.206000', '2017-09-12 18:30:40.226000'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

您可以通过访问out.values 从out 检索numpy 数组。

使用numpy，您可以使用astype 做同样的事情：

out = array.astype("datetime64[ns]")
print(out)

array(['2017-09-12T18:13:08.826000000', '2017-09-12T18:13:08.846000000',
       '2017-09-12T18:13:08.866000000', '2017-09-12T18:30:40.186000000',
       '2017-09-12T18:30:40.206000000', '2017-09-12T18:30:40.226000000'], dtype='datetime64[ns]')

【讨论】：