怎么将'python datetime64[ns]'转换为int。

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：

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：

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。

利用python统计一个datetime64[ns]类型的数据集中 不同年份的各个月份的天数

可以使用pandas库中的groupby和agg函数来统计不同年份的各个月份的天数。具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成包含日期数据的DataFrame示例
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2020-01-01', end='2022-12-31')})

# 将日期列转换为datetime64[ns]类型，提取年份和月份列
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month

# 定义一个计算天数的函数
def count_days(x):
    return x.count()

# 按年份和月份分组，使用agg函数计算天数
result = df.groupby(['year', 'month'])['date'].agg(count_days)

# 输出结果
print(result)

运行结果为：

year  month
2020  1        31
      2        29
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
2021  1        31
      2        28
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
2022  1        31
      2        28
      3        31
      4        30
      5        31
      6        30
      7        31
      8        31
      9        30
      10       31
      11       30
      12       31
Name: date, dtype: int64