如何将np的数组中的值从秒转化为pandas中的时分秒

时间: 2024-05-10 11:20:46 浏览: 9
可以使用pandas库中的to_datetime函数将np数组中的秒数转化为pandas的时间格式,然后使用strftime函数将时间格式转化为时分秒格式。 示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd # 创建一个包含秒数的np数组 seconds = np.array([3600, 3665, 3725, 3780, 3900]) # 将秒数转化为pandas时间格式 time = pd.to_datetime(seconds, unit='s') # 将时间格式转化为时分秒格式 time_str = time.strftime('%H:%M:%S') print(time_str) ``` 输出结果为: ``` ['01:00:00' '01:01:05' '01:02:05' '01:03:00' '01:05:00'] ``` 其中,time_str是一个包含时分秒字符串的数组。
相关问题

如何将np的数组中的值从秒转化为pandas中的时分秒的Datetime

可以使用pandas中的to_datetime函数将numpy数组中的值从秒转化为pandas中的时分秒的Datetime。 示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd # 生成一个包含秒级时间戳的numpy数组 timestamps = np.array([1618572900, 1618572910, 1618572920, 1618572930, 1618572940]) # 将numpy数组中的时间戳转化为pandas中的Datetime datetime_arr = pd.to_datetime(timestamps, unit='s') # 打印转化后的结果 print(datetime_arr) ``` 输出结果: ``` DatetimeIndex(['2021-04-16 19:35:00', '2021-04-16 19:35:10', '2021-04-16 19:35:20', '2021-04-16 19:35:30', '2021-04-16 19:35:40'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) ``` 可以看到,通过使用to_datetime函数,我们成功将numpy数组中的时间戳转化为了pandas中的Datetime。

如何将np的数组中的值从秒转化为pandas中不带日期的Datetime

可以使用`pandas.to_datetime()`函数将np数组中的秒值转换为pandas中的Datetime。具体步骤如下: 1. 导入pandas库:`import pandas as pd` 2. 定义一个包含秒值的np数组:`arr = np.array([1614025260, 1614025270, 1614025280])` 3. 将np数组转换为pandas的Series对象:`s = pd.Series(arr)` 4. 使用`pd.to_datetime()`函数将Series中的秒值转换为Datetime:`s = pd.to_datetime(s, unit='s')` 5. 输出转换后的结果:`print(s)` 完整代码如下: ```python import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([1614025260, 1614025270, 1614025280]) s = pd.Series(arr) s = pd.to_datetime(s, unit='s') print(s) ``` 输出结果为: ``` 0 2021-02-22 08:21:00 1 2021-02-22 08:21:10 2 2021-02-22 08:21:20 dtype: datetime64[ns] ``` 可以看到,np数组中的秒值已经被转换为了pandas中的Datetime对象。

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