蟒numpy的 - 轉換時間戳來DATETIME

我有一個NP陣列，例如如下：蟒numpy的 - 轉換時間戳來DATETIME

example = np.array([[Timestamp('2005-03-06 17:00:00'), 1225.75, 1226.25, 1225.0, 1225.5, 
     1668.0], 
     [Timestamp('2005-03-06 17:30:00'), 1225.75, 1227.5, 1225.75, 1227.0, 
     1603.0], 
     [Timestamp('2005-03-06 18:00:00'), 1227.0, 1227.5, 1226.75, 1227.25, 
     590.0]], dtype=object)

的第一列是一個時間戳類型值。如何將這些值轉換爲datetime？我知道這個話題很少有類似的問題，但我無法形成一個清晰的理解，並找出一個乾淨整潔的解決方案基於它們。

我可以將單個值的時間戳與example[0,0].to_datetime()進行轉換，但是如何在所有時間戳上同時執行此操作？非常像example[:,0]. ...

來源

2017-01-01 jim basquiat

在你的''example'沒有定義Timestamp'。你能澄清嗎？ –

我的意思是我想將'Timestamp（'2005-03-06 18:00:00'）'這樣的值轉換爲諸如'datetime.datetime（2005,3,6,17,0）這樣的值' 。 –

我認爲@ JoeT.Boka問的是「你從哪裏得到'Timestamp'類？」，如果我錯了，請糾正我。 – Dekel

如果我定義Timestamp作爲numpy日期時間D型：

In [43]: Timestamp=np.datetime64

然後我可以複製正粘貼example：

In [44]: example = np.array([[Timestamp('2005-03-06 17:00:00'), 1225.75, 1226.25 , 1225.0, 1225.5, 1668.0], 
    ...:  [Timestamp('2005-03-06 17:30:00'), 1225.75, 1227.5, 1225.75, 1227.0,   1603.0], 
    ...:  [Timestamp('2005-03-06 18:00:00'), 1227.0, 1227.5, 1226.75, 1227.25, 590.0]], dtype=object)

請注意，此ar射線dtypeobject

In [45]: example 
Out[45]: 
array([[numpy.datetime64('2005-03-06T17:00:00'), 1225.75, 1226.25, 1225.0,1225.5, 1668.0], 
     [numpy.datetime64('2005-03-06T17:30:00'), 1225.75, 1227.5, 1225.75, 1227.0, 1603.0], 
     [numpy.datetime64('2005-03-06T18:00:00'), 1227.0, 1227.5, 1226.75, 1227.25, 590.0]], dtype=object)

的第一列是：

In [46]: example[:,0] 
Out[46]: 
array([numpy.datetime64('2005-03-06T17:00:00'), 
     numpy.datetime64('2005-03-06T17:30:00'), 
     numpy.datetime64('2005-03-06T18:00:00')], dtype=object)

可被轉化到datetime64元件的陣列：

In [47]: example[:,0].astype(np.datetime64) 
Out[47]: array(['2005-03-06T17:00:00', '2005-03-06T17:30:00', '2005-03-06T18:00:00'], dtype='datetime64[s]')

tolist對於這種類型的陣列的轉換元件到datetime對象：

In [48]: example[:,0].astype(np.datetime64).tolist() 
Out[48]: 
[datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 0), 
datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 30), 
datetime.datetime(2005, 3, 6, 18, 0)]

另外，掠的pandas.Timestamp功能

In [50]: Timestamp = pd.Timestamp 

In [52]: example 
Out[52]: 
array([[Timestamp('2005-03-06 17:00:00'), 1225.75, 1226.25, 1225.0, 1225.5, 1668.0], 
     [Timestamp('2005-03-06 17:30:00'), 1225.75, 1227.5, 1225.75, 1227.0, 1603.0], 
     [Timestamp('2005-03-06 18:00:00'), 1227.0, 1227.5, 1226.75, 1227.25, 590.0]], dtype=object) 

In [64]: ts = example[:,0] 
In [65]: ts 
Out[65]: 
array([Timestamp('2005-03-06 17:00:00'), Timestamp('2005-03-06 17:30:00'), Timestamp('2005-03-06 18:00:00')], dtype=object)

時間戳的迭代轉換對象

In [67]: np.array([t.to_datetime() for t in ts]) 
Out[67]: 
array([datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 0), 
     datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 30), 
     datetime.datetime(2005, 3, 6, 18, 0)], dtype=object)

但我發現，astype作品與Timestamp對象：

In [73]: ts = example[:,0] 
In [74]: ts.astype('datetime64[s]') 
Out[74]: array(['2005-03-06T17:00:00', '2005-03-06T17:30:00', '2005-03-06T18:00:00'], dtype='datetime64[s]')

，所以我可以使用tolist做轉換在一個行：

In [75]: ts.astype('datetime64[s]').tolist() 
Out[75]: 
[datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 0), 
datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 30), 
datetime.datetime(2005, 3, 6, 18, 0)]

我不會形容這是一個最終的解決方案，但它給你的使用日期如何numpy交易的想法。

對於數組數學，我會堅持使用datetime64 dtype。要保留在一個陣列中以及浮點數example[:,1:]必須使用結構化數組。

=================

與副本進行實驗：

In [80]: ex1 = example.copy() 

In [82]: ex1[:,0] = example[:,0].astype('datetime64[s]').tolist() 
In [83]: ex1 
Out[83]: 
array([[datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 0), 1225.75, 1226.25, 1225.0, 1225.5, 1668.0], 
     [datetime.datetime(2005, 3, 6, 17, 30), 1225.75, 1227.5, 1225.75, 1227.0, 1603.0], 
     [datetime.datetime(2005, 3, 6, 18, 0), 1227.0, 1227.5, 1226.75, 1227.25, 590.0]], 
     dtype=object)

來源

2017-01-01 02:43:48 hpaulj

嗨thx，這是非常有用的和解釋性的。你會有一個提示，以便在原始數組中將時間戳轉換爲datetime *按照您的示例，我剩下一個數組只包含時間戳我知道我的建議，但最終目標當然是擁有這個簡單的時間序列（即原始「示例」），其時間戳已經轉換了，我必須這樣做的原因是matplotlib plot。 –

Looks就像我可以複製這些'tolist（）'結果一樣回到原始數組中。由於'dtype'是對象，它不關心元素是否改變類型。 – hpaulj

直升機，嘗試：

example[:,0]= map(lambda x: x.to_datetime(), example[:,0])

來源

2017-01-01 02:40:53 plumSemPy

我喜歡這種語法，因爲'to_datetime'使得它非常清楚發生了什麼。但是，在使用你的線時，變量示例中包含以下內容：'array（[[<地圖對象在0x7ff675634940>，1207.5，1209.75，1207.25，1209.0， 7659.0]，'你可以看到有一個''地圖對象''應該有一個'datetime.datetime'對不起，我還不熟悉熊貓等等。但是我錯過了什麼嗎？ –

哦，我看到你在使用python 3嗎？嘗試在map之前添加一個列表：'list （map（...））' – plumSemPy

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