datetime64[ns]提取小时

可以使用 pandas 库中的 dt 属性来提取 datetime64[ns] 类型的小时数，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 datetime64[ns] 类型的时间戳
timestamp = pd.Timestamp('2022-01-01 12:34:56')

# 使用 dt 属性提取小时数
hour = timestamp.dt.hour

print(hour)  # 输出 12

以上代码中，我们首先使用 pd.Timestamp() 创建了一个 datetime64[ns] 类型的时间戳，然后使用 dt 属性提取了其中的小时数，并将其赋值给变量 hour。最后，我们将 hour 输出到控制台，可以看到输出结果为 12，即时间戳中的小时数。

相关问题

datetime64[ns]提取日期

### 回答1：
datetime64[ns]是一种表示日期和时间的数据类型，可以用来存储时间戳。如果想要从datetime64[ns]中提取日期，可以使用以下方法：

1. 使用.dt.date方法：该方法可以将datetime64[ns]转换为日期格式，返回一个日期对象。

2. 使用.dt.strftime方法：该方法可以将datetime64[ns]格式化为指定的日期字符串，例如"%Y-%m-%d"表示年-月-日格式。

3. 使用.dt.day, .dt.month, .dt.year方法：这些方法可以分别提取datetime64[ns]中的日、月、年信息，返回一个整数。

例如，假设有一个datetime64[ns]类型的时间戳变量为dt：

dt = np.datetime64('2021-10-01 12:34:56')

那么可以使用以下方法提取日期信息：

1. date = dt.dt.date

2. date_str = dt.dt.strftime("%Y-%m-%d")

3. year = dt.dt.year

month = dt.dt.month

day = dt.dt.day

其中，date、date_str、year、month和day分别表示提取出来的日期对象、日期字符串、年、月和日信息。

### 回答2：
datetime64[ns]是一种用于存储日期、时间或者日期时间的数据类型，它可以用于Pandas中的Series或DataFrame对象中。如果将一个datetime64[ns]类型的数据设定为索引，就可以使用日期或时间来进行数据的切片和筛选。

对于datetime64[ns]类型的数据，我们可以使用.dt属性来提取日期信息。下面是一些常用的提取日期信息的方法：

1. dt.year: 提取年份；
2. dt.month: 提取月份；
3. dt.day: 提取日；
4. dt.hour: 提取小时；
5. dt.minute: 提取分钟；
6. dt.second: 提取秒数；
7. dt.microsecond: 提取微秒数。

例如，我们有一些用datetime64[ns]类型表示的日期数据：

import pandas as pd
date = pd.Series(['2022-01-01 12:01:01', '2022-02-02 13:02:02', '2022-03-03 14:03:03'])
date = pd.to_datetime(date)

现在，我们可以使用.dt属性来提取日期信息：

1. date.dt.year：可以返回年份的Series；
2. date.dt.month：可以返回月份的Series；
3. date.dt.day：可以返回天数的Series；
4. date.dt.hour：可以返回小时的Series；
5. date.dt.minute：可以返回分钟的Series；
6. date.dt.second：可以返回秒数的Series；
7. date.dt.microsecond：可以返回微秒数的Series。

另外，在使用dt属性时，我们还可以指定时区，例如date.dt.tz_localize('UTC')可以将日期时间调整为UTC时区。此外，也可以使用format方法按照指定的格式输出日期信息，例如date.dt.strftime('%Y-%m-%d')可以将日期输出为'2022-01-01'的格式。

总之，datetime64[ns]是一种非常方便的数据类型，可以用于处理日期、时间、日期时间等数据，而使用.dt属性提取日期信息也是非常简单易用的。

### 回答3：
datetime64[ns]是Numpy中一种日期时间格式，可以用于存储日期和时间的数据。在实际使用中，常常需要从datetime64[ns]类型中提取日期或时间等信息。下面将介绍几种实现方法。

1. .astype()方法

可以使用.astype()方法将datetime64[ns]类型转为字符串，再用字符串的截取方法提取需要的信息。例如，将datetime64[ns]类型转换为字符串，并截取出日期部分：

import numpy as np

# 创建一个datetime64[ns]对象
dt = np.datetime64('2021-10-09T13:30:00.000000000')

# 转为字符串格式
dt_str = dt.astype(str)

# 提取日期部分
date = dt_str[:10]

print(date)

输出结果为：

2021-10-09

2. .strftime()方法

datetime64[ns]类型也支持strftime()方法，类似于Python中的datetime类型。可以使用该方法将日期时间格式化为字符串，并以此提取需要的信息。例如，提取datetime64[ns]类型中的日期部分：

import numpy as np

# 创建一个datetime64[ns]对象
dt = np.datetime64('2021-10-09T13:30:00.000000000')

# 提取日期部分
date = dt.strftime('%Y-%m-%d')

print(date)

输出结果为：

2021-10-09

3. .astype() + np.datetime64()方法

可以利用.astype()方法将datetime64[ns]类型转为int类型，再用np.datetime64()方法将其转为日期格式。例如，提取datetime64[ns]类型中的日期部分：

import numpy as np

# 创建一个datetime64[ns]对象
dt = np.datetime64('2021-10-09T13:30:00.000000000')

# 转为int类型
dt_int = dt.astype(int)

# 转为日期格式
date = np.datetime64(dt_int - dt_int % np.timedelta64(1, 'D'), 'D')

print(date)

输出结果为：

2021-10-09

以上是提取datetime64[ns]类型中日期的几种方法，可以根据实际需求选择适合自己的方法。

datetime64[ns]提取年和月

datetime64[ns]可以使用.dt.year和.dt.month来提取年和月。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': ['202-01-01', '202-02-01', '202-03-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month

print(df)

输出结果为：

date year month
202-01-01 202 1
1 202-02-01 202 2
2 202-03-01 202 3