将字符串转换为NumPy datetime64数据类型

Question

我是一个有用的助手，可以翻译文本。

每分钟，我的程序会获取当前时间的字符串，如date = '201711081750'

我想将这些字符串存储为np.datetime64类型的数组。

我认为我可以将这种类型的字符串转换为

>>> date = '201711081750'

>>> np.datetime64( date[:4] +'-'+date[4:6]+'-'+date[6:8]+' ' +date[8:10]+':'+date[10:]  , 'm' )
numpy.datetime64('2017-11-08T17:50')

但是它看起来很复杂，我认为后面可能会出现错误。

有更简单的方法吗？

- maynull

Answer 1

pd.to_datetime

：将一个字符串、序列等转换为 pandas 中的时间序列格式。

import pandas as pd

pd.to_datetime(date, format='%Y%m%d%H%M')
Timestamp('2017-11-08 17:50:00')

这里重要的是格式化字符串'%Y%m%d%H%M'。

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datetime.datetime在Python中的等效物。

from datetime import datetime as dt

dt.strptime(date, '%Y%m%d%H%M')
datetime.datetime(2017, 11, 8, 17, 50) 

- cs95

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由于Pandas设置为转换为纳秒分辨率，因此无法使用基本单位（如天）与np.datetime一起使用。是否存在类似简便的方法可以从字符串中解析出np.datetime对象？ - ifly6

我找到的解决方法是使用@cs95建议的pd.to_datetime函数，然后使用strftime函数来自定义提取的格式。例如，dt.strftime（'%Y-%m'）只保留年份和月份。 - Seymour

@ifly6 您可以始终使用 pd.to_datetime(date).to_numpy()。 - cs95

无法解决问题。当解析日期时，Pandas会抛出越界异常。 - ifly6