python如何把日期修改成datetime64[ns]

时间: 2023-12-24 21:02:11 浏览: 139

Python Numpy库datetime类型的处理详解

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主要介绍了Python Numpy库datetime类型的处理详解，Python中自带的处理时间的模块就有time 、datetime、calendar，另外还有扩展的第三方库，如dateutil等等。。当我们用NumPy库做数据分析时，如何转换时间呢？需要的朋友可以参考下 ### Python Numpy库中Datetime类型的处理详解 #### 引言在进行数据分析的过程中，时间序列数据的处理是一项非常重要的任务。Python提供了多种处理日期和时间的方法，包括内置的`time`、`datetime`以及`calendar`模块，还有第三方库如`dateutil`等。对于使用NumPy库进行科学计算与数据分析的开发者来说，掌握如何利用NumPy处理时间数据至关重要。 #### NumPy中的Datetime数据类型从NumPy 1.7版本开始，其核心数组(ndarray)对象支持Datetime相关的功能。由于“Datetime”这一数据类型名称已经在Python的标准`datetime`模块中被使用，因此NumPy中表示时间的数据类型被称为`datetime64`。 #### 单个时间字符串转换为`numpy.datetime64` 将单个时间格式字符串转换为NumPy的`datetime64`对象可以通过实例化`datetime64`类来实现。例如： ```python import numpy as np # 时间字符串转numpy.datetime64 datetime_nd = np.datetime64('2019-01-01') print(type(datetime_nd)) # <class 'numpy.datetime64'> ``` #### `numpy.datetime64`转时间字符串将`numpy.datetime64`对象转换回时间格式字符串可以使用`datetime_as_string()`函数，如下所示： ```python # numpy.datetime64转时间字符串 datetime_str = np.datetime_as_string(datetime_nd) print(type(datetime_str)) # <class 'numpy.str_'> ``` #### 从时间格式字符串数组创建`numpy.datetime64`数组如果需要从多个时间格式字符串创建一个`numpy.datetime64`类型的数组，可以直接使用`numpy.array()`函数，并指定`dtype`为`datetime64`，这样数组中的每个元素都将被转换为`datetime64`类型。示例如下： ```python datetime_array = np.array(['2019-01-05', '2019-01-02', '2019-01-03'], dtype='datetime64') print(datetime_array) # ['2019-01-05' '2019-01-02' '2019-01-03'] print(type(datetime_array)) # <class 'numpy.ndarray'> print(type(datetime_array[0])) # <class 'numpy.datetime64'> ``` #### 使用`numpy.arange()`创建时间数组 `numpy.arange()`函数可以用来根据给定的时间范围创建`datetime64`类型的数组。默认情况下，该函数以天为单位生成日期。例如： ```python datetime_array = np.arange('2019-01-05', '2019-01-10', dtype='datetime64') print(datetime_array) # ['2019-01-05' '2019-01-06' '2019-01-07' '2019-01-08' '2019-01-09'] ``` #### 调整时间间隔通过调整`numpy.arange()`函数中的`dtype`参数，可以改变时间间隔，例如按照年、月或周等不同的单位生成时间数组。这一点与Python标准的`datetime`模块相似，都分为日期单位和时间单位。示例如下： ```python # 生成年份时间数组 datetime_array = np.arange('2018-01-01', '2020-01-01', dtype='datetime64[Y]') print(datetime_array) # ['2018' '2019'] # 生成月份时间数组 datetime_array = np.arange('2019-01-01', '2019-10-01', dtype='datetime64[M]') print(datetime_array) # ['2019-01' '2019-02' ... '2019-08' '2019-09'] # 生成周时间数组 datetime_array = np.arange('2019-01-05', '2019-02-10', dtype='datetime64[W]') print(datetime_array) # ['2019-01-03' '2019-01-10' ... '2019-01-31' '2019-02-07'] ``` ### 总结本文详细介绍了如何在NumPy中处理日期和时间数据。通过使用`datetime64`数据类型，我们可以轻松地进行时间序列数据的分析与操作。无论是从字符串转换到`datetime64`对象，还是创建时间数组，NumPy都提供了一种高效且直观的方式来管理这些任务。掌握了这些基本操作后，您将能够更有效地利用NumPy进行复杂的数据分析项目。

Python中可以使用pandas库的to_datetime函数将日期转换为datetime64[ns]格式。示例代码如下： ```python import pandas as pd date_str = '2022-01-01' date = pd.to_datetime(date_str) print(date) ``` 输出结果为：2022-01-01 00:00:00

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