ndarray 数组转换为DatetimeArray

在NumPy库中，如果你有一个包含日期或时间信息的`ndarray`数组，你可以将其转换为`pandas.DatetimeArray`。首先，你需要确保数组的元素是datetime-like类型，比如字符串、浮点数等可以表示日期的时间戳。

以下是一个基本步骤：

1. **检查数据类型**：使用`np.dtype()`检查数组的数据类型，确认它是否能直接转换为`datetime64`。

import numpy as np

arr = np.array(['2022-01-01', '2022-02-01'], dtype='object')  # 假设这是一个字符串数组
dtype = arr.dtype

2. **转换为datetime64**：如果数据是字符串形式，例如`'%Y-%m-%d'`格式，可以使用`pd.to_datetime()`函数将数组转换为`datetime64`。

from pandas import to_datetime

date_arr = to_datetime(arr, format='%Y-%m-%d')

3. **创建DatetimeArray**：最后，将`datetime64`数组传递给`pd.array()`函数，就可以得到`pandas.DatetimeArray`。

datetime_array = pd.array(date_arr)