怎么将'python datetime64[ns]'转换为int。
时间: 2024-04-16 15:29:18 浏览: 14
要将'python datetime64[ns]'转换为int,您可以使用`numpy`库中的`astype(int)`方法。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个示例的datetime64[ns]对象
dt = pd.to_datetime('2022-01-01')
# 将datetime64[ns]转换为int
dt_int = np.datetime64(dt).astype(int)
print(dt_int)
```
这将输出一个表示日期时间的整数值。请注意,转换后的整数值表示的是自纪元以来的纳秒数。
相关问题
cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]
这个错误是因为你试图将`datetime64[ns]`类型的数据转换为`int32`类型,而这两种类型不兼容的。`datetime64[ns]`是表示日期和时间的数据类型,而`int32`是整数类型。
如果你想将日期时间数据转换为整数类型,你可以使用`astype`函数将其转换为`int64`类型,如下所示:
```python
import pandas as pd
# 导入Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 将日期时间数据转换为整数类型
df['datetime_column'] = df['datetime_column'].astype('int64')
# 对导入的数据进行操作
print(df.head())
```
在上面的代码中,你需要将`datetime_column`替换为实际的日期时间列名。然后使用`astype('int64')`将该列数据转换为整数类型。
希望能解决你的问题!如果你还有其他问题,请随时向我提问。
TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]
`TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [int32]` 这个错误通常是由于 Pandas 的版本问题导致的。在较旧的 Pandas 版本中,`astype(int)` 方法可以将时间类型转换为整数类型的时间戳,但是在新版本中则会报错。
解决该错误的方法是,使用 Pandas 的 `astype` 方法将时间类型转换为 `int64` 类型,然后再将其转换为整数类型的时间戳。具体来说,你可以使用以下代码:
```python
import torch
import pandas as pd
# 获取时间列
time_col = data.iloc[:, 0]
# 转换为标准时间戳字符串
time_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
time_series = time_col.apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format=time_format))
# 转换为浮点数张量
time_tensor = torch.tensor(time_series.astype('int64').values / 1e9, dtype=torch.float32)
# 将时间张量转换为原始形状
time_tensor = time_tensor.view(data.shape[0], data.shape[1], 1)
```
其中,`time_series.astype('int64')` 将时间类型转换为 `int64` 类型,然后使用 `.values` 将其转换为 Numpy 数组,并将其除以 `1e9` 转换为以秒为单位的浮点数。最后,你可以将其转换为浮点数张量,并使用 `view` 方法将其转换为原始形状。
需要注意的是,这里假设时间列的格式为 `%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f`,如果时间列的格式不同,需要根据实际情况进行调整。