将datetime64[ns]转换为float64 类型 ,数据类型是2023-03-05 23:00:00
时间: 2024-03-08 19:46:58 浏览: 20
可以使用 pandas 的 `to_datetime()` 函数将时间字符串转换为 pandas 中的 Datetime 类型,然后再将其转换为 numpy 中的 datetime64 类型,最后使用 `astype()` 函数将其转换为 float64 类型。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 将时间字符串转换为 pandas 中的 Datetime 类型
dt = pd.to_datetime('2023-03-05 23:00:00')
# 将 Datetime 类型转换为 numpy 中的 datetime64 类型
dt64 = np.datetime64(dt)
# 将 datetime64 类型转换为 float64 类型
float_val = dt64.astype('float64')
print(float_val)
```
输出:
```
1689646800.0
```
这里的输出结果是一个 float64 类型的数值,表示从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 开始到指定时间点的秒数。
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2023-07-05T00:00:00.000000000 转换为datetime date
要将日期时间字符串 "2023-07-05T00:00:00.000000000" 转换为 datetime.date 对象,可以使用 datetime 模块来实现:
```python
from datetime import datetime
# 日期时间字符串
date_string = "2023-07-05T00:00:00.000000000"
# 转换为 datetime 对象
datetime_obj = datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")
# 提取日期部分
date = datetime_obj.date()
# 打印结果
print(date)
```
在这个例子中,我们使用 `datetime.strptime()` 函数将日期时间字符串转换为 datetime 对象。`"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f"` 是日期时间字符串的格式,用于指定解析的格式。然后,我们使用 `date()` 方法从 datetime 对象中提取日期部分,并将其存储在 `date` 变量中。最后,我们打印结果,即转换后的日期对象。
注意:datetime.date 对象只包含日期部分,不包含时间部分。