Question

我有一个numpy日期时间。

numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')

我怎样才能得到类似的东西：

numpy.datetime64('2010-06-01')

或

'2010-06-01'

基本上，我想删除时间戳以及时间戳。

Answer 1

我建议您使用pandas转换numpy.datetime：

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')
x = pd.to_datetime(x)

str(x.date())

返回：

'2010-06-01'

如果您要转换多个字符串，这也可以使用：

x = [np.datetime64(i) for i in ['2010-06-01T00:00:00.000000000', '2010-12-02T00:00:00.000000000']]

x = pd.to_datetime(x)

[str(i.date()) for i in x]

返回：

['2010-06-01', '2010-12-02']

Answer 2

假设：

>>> d=numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')

您可以转换为字符串然后分区：

>>> str(d).partition('T')
('2010-06-01', 'T', '00:00:00.000000000')

即使你只有一个日期，哪个也有效：

>>> d=numpy.datetime64('2010-06-01')
>>> str(d).partition('T')
('2010-06-01', '', '')

Answer 3

astype有效：

In [208]: d1 = numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')
In [210]: d1.astype('datetime64[D]')
Out[210]: numpy.datetime64('2010-06-01')

和打印字符串：

In [211]: str(d1.astype('datetime64[D]'))
Out[211]: '2010-06-01'

或编辑完整的字符串

In [216]: str(d1)
Out[216]: '2010-06-01T00:00:00.000000000'
In [217]: str(d1).split('T')[0]
Out[217]: '2010-06-01'

（早先的想法）

如果从数组中取出日期，则会得到datetime个对象。你可以得到一天，比如属性：

In [198]: d=np.array('2018-03-12',dtype='datetime64[D]')
In [199]: d
Out[199]: array('2018-03-12', dtype='datetime64[D]')
In [200]: d.item()
Out[200]: datetime.date(2018, 3, 12)
In [201]: dd=d.item()
In [202]: dd.day
Out[202]: 12
In [203]: dd.month
Out[203]: 3
In [204]: dd.year
Out[204]: 2018

仅仅索引数组是不够的：

In [205]: d[()]
Out[205]: numpy.datetime64('2018-03-12')
In [206]: d[()].item()
Out[206]: datetime.date(2018, 3, 12)

从建议的重复链接转换为object dtype也会创建datetime个对象：

In [207]: d.astype(object)
Out[207]: array(datetime.date(2018, 3, 12), dtype=object)

对于具有微秒的较长对象，item不是那么有用

In [213]: d1.item()
Out[213]: 1275350400000000000
In [214]: d1.astype('datetime64[s]').item()
Out[214]: datetime.datetime(2010, 6, 1, 0, 0)

如何从numpy datetime64获得年 - 月 - ？

3 个答案: