numpy.int64转日期

可以使用`numpy.datetime64`将`numpy.int64`类型的数据转换为日期。假设你的`numpy.int64`类型的数据表示的是从1970年1月1日零点开始经过的毫秒数，那么可以使用以下代码将其转换为日期：

import numpy as np

timestamp = np.int64(1621124800000)  # 假设该数字表示2021年5月16日零点经过的毫秒数
date = np.datetime64(timestamp, 'ms')
print(date)

输出结果为：

2021-05-16T00:00:00.000

其中，第二个参数`'ms'`表示该时间戳是以毫秒为单位的。如果你的时间戳是以其他单位表示的，可以将其替换为相应的参数，例如：

- `'s'`表示以秒为单位；
- `'us'`表示以微秒为单位；
- `'ns'`表示以纳秒为单位。

相关问题

'numpy.int64' object has no attribute 'to_pydatetime'

当你看到 `numpy.int64` object has no attribute 'to_pydatetime' 这样的错误信息时，这意味着你尝试在一个 `numpy.int64` 类型的数据上应用了一个只适用于 datetime 或 pandas Timestamp 类型的方法 `to_pydatetime`。`numpy.int64` 表示是一个64位整数，而 `to_pydatetime` 是用于将日期时间数据从 Python 的内部表示转换成人类可读的时间格式。

例如，如果你有一个 `numpy.array` 中包含的是整数日期，想要将其转换为 datetime 对象，你应该首先确保这些整数是合法的日期偏移量（比如天数），然后使用像 `pd.to_datetime` 或 `np.datetime64` 等函数来转换它们：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你有这个整数数组
int_array = np.array([10000, 20000])

# 将 int64 转换为 datetime64
datetime_array = np.datetime64(int_array, 'D')  # D 表示天数单位

# 如果你想进一步转换为 pandas.Timestamp，可以这样做
timestamp_array = pd.to_datetime(datetime_array)

如果你直接对 `int64` 使用 `to_pydatetime`，就会遇到上述提到的错误。

AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'to_pydatetime'

这个错误通常是因为试图将一个numpy int64类型的对象转换为Python datetime对象时出错。这可能是因为你在处理日期数据时没有正确处理数据类型。

要解决此问题，你可以尝试将numpy int64数据类型转换为Python datetime对象。可以使用pandas库中的`to_datetime()`函数，将numpy int64类型的数据转换为Python datetime对象。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个numpy int64类型的日期数据
date_data = np.datetime64('2021-01-01')

# 将numpy int64类型的日期数据转换为Python datetime对象
date_py = pd.to_datetime(date_data)

print(date_py)

在这个示例中，我们创建了一个numpy int64类型的日期数据，并使用`to_datetime()`函数将其转换为Python datetime对象。然后，我们打印输出Python datetime对象。

你可以使用类似的方法，将你的日期数据转换为Python datetime对象，以解决这个错误。