In [208]: d1 = numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')
In [210]: d1.astype('datetime64[D]')
Out[210]: numpy.datetime64('2010-06-01')
对于打印字符串:
In [211]: str(d1.astype('datetime64[D]'))
Out[211]: '2010-06-01'
或编辑完整字符串
In [216]: str(d1)
Out[216]: '2010-06-01T00:00:00.000000000'
In [217]: str(d1).split('T')[0]
Out[217]: '2010-06-01'
(早先的想法)
如果从数组中取出日期,则会得到一个datetime对象。你可以得到一天,比如属性:
In [198]: d=np.array('2018-03-12',dtype='datetime64[D]')
In [199]: d
Out[199]: array('2018-03-12', dtype='datetime64[D]')
In [200]: d.item()
Out[200]: datetime.date(2018, 3, 12)
In [201]: dd=d.item()
In [202]: dd.day
Out[202]: 12
In [203]: dd.month
Out[203]: 3
In [204]: dd.year
Out[204]: 2018
仅仅索引数组是不够的:
In [205]: d[()]
Out[205]: numpy.datetime64('2018-03-12')
In [206]: d[()].item()
Out[206]: datetime.date(2018, 3, 12)
从建议的重复链接,转换到objectdtype也会创建datetime对象:
In [207]: d.astype(object)
Out[207]: array(datetime.date(2018, 3, 12), dtype=object)
对于具有微秒的较长对象,item没有那么有用
In [213]: d1.item()
Out[213]: 1275350400000000000
In [214]: d1.astype('datetime64[s]').item()
Out[214]: datetime.datetime(2010, 6, 1, 0, 0)
astype
作品:对于打印字符串:
或编辑完整字符串
(早先的想法)
如果从数组中取出日期,则会得到一个
datetime
对象。你可以得到一天,比如属性:仅仅索引数组是不够的:
从建议的重复链接,转换到
object
dtype也会创建datetime
对象:对于具有微秒的较长对象,item没有那么有用
我建议使用
pandas
来转换您的numpy.datetime
:返回:
如果要转换多个字符串,也可以执行此操作:
返回:
给出:
可以转换为字符串,然后进行分区:
哪怕你只有约会:
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