轉換爲列表時保留datetime64的原始格式

Question

>>>df = pd.DataFrame(index=pd.date_range(DT.datetime(2016,8,1), DT.datetime(2016,8,9)), columns=['a','b']) 
>>>df.index 

DatetimeIndex(['2016-08-01', '2016-08-02', '2016-08-03', '2016-08-04', 
      '2016-08-05', '2016-08-06', '2016-08-07', '2016-08-08', 
      '2016-08-09'], 
      dtype='datetime64[ns]', freq='D', tz=None) 
>>>df.index.values.tolist() 

[1470009600000000000L, 
1470096000000000000L, 
1470182400000000000L, 
1470268800000000000L, 
1470355200000000000L, 
1470441600000000000L, 
1470528000000000000L, 
1470614400000000000L, 
1470700800000000000L] 

基本上，datetime64 [ns]格式自動轉換爲長格式。有沒有一種方法可以保留這些操作的格式，否則，如果我想訪問df內容，則需要將其轉換回來。例如

>>>df.loc[df.index.values.tolist()[3]] 

不起作用，而

>>>df.loc[df.index.values[3]] 

作品。

Answer 1

您可以保留原始格式，同時使用.date的pandas.DatetimeIndex.date將其轉換爲列表，該格式返回時間戳記的日期部分。

In [14]: df.index.date.tolist() 
Out[14]: 
[datetime.date(2016, 8, 1), 
datetime.date(2016, 8, 2), 
datetime.date(2016, 8, 3), 
datetime.date(2016, 8, 4), 
datetime.date(2016, 8, 5), 
datetime.date(2016, 8, 6), 
datetime.date(2016, 8, 7), 
datetime.date(2016, 8, 8), 
datetime.date(2016, 8, 9)]