这篇文章主要介绍了Python Numpy库datetime类型的处理详解，Python中自带的处理时间的模块就有time 、datetime、calendar，另外还有扩展的第三方库，如dateutil等等。。当我们用NumPy库做数据分析时，如何转换时间呢？需要的朋友可以参考下
前言
关于时间的处理，Python中自带的处理时间的模块就有time 、datetime、calendar，另外还有扩展的第三方库，如dateutil等等。通过这些途径可以随心所欲地用Python去处理时间。当我们用NumPy库做数据分析时，如何转换时间呢？
在NumPy 1.7版本开始，它的核心数组（ndarray）对象支持datetime相关功能，由于’datetime’这个数据类型名称已经在Python自带的datetime模块中使用了， NumPy中时间数据的类型称为’datetime64’。
单个时间格式字符串转换为numpy的datetime对象，可使用datetime64实例化一个对象，如下所示：
#时间字符串转numpy.datetime64 datetime_nd=np.datetime64('2019-01-01') print(type(datetime_nd))#
反过来numpy的datetime对象转换为时间格式字符串，可使用datetime_as_string()函数，如下所示：
#numpy.datetime64转时间字符串 datetime_str=np.datetime_as_string(datetime_nd) print(type(datetime_str))#
从时间格式字符串数组去创建numpy的datetime对象数组（array）时，可以直接使用numpy.array()函数，指定dtype为’datetime64’，这样的话数组中的元素为’datetime64’类型，如下所示：
datetime_array = np.array(['2019-01-05','2019-01-02','2019-01-03'], dtype='datetime64') print(datetime_array)#['2019-01-05' '2019-01-02' '2019-01-03'] print(type(datetime_array))# print(type(datetime_array[0]))#
也可以通过numpy.arange()函数，给定时间起始范围去创建numpy的datetime对象数组（array），指定dtype为’datetime64’时默认以日为时间间隔，如下所示：
datetime_array = np.arange('2019-01-05','2019-01-10', dtype='datetime64') print(datetime_array)#['2019-01-05' '2019-01-06' '2019-01-07' '2019-01-08' '2019-01-09']
设定numpy.arange()函数中的dtype参数，可以调整时间的间隔，比如以年、月、周，甚至小时、分钟、毫秒程度的间隔生成时间数组，这点和Python的datetime模块是一样的，分为了date单位和time单位。如下所示：
# generate year datetime array datetime_array = np.arange('2018-01-01','2020-01-01', dtype='datetime64[Y]') print(datetime_array)#['2018' '2019'] # generate month datetime array datetime_array = np.arange('2019-01-01','2019-10-01', dtype='datetime64[M]') print(datetime_array)#['2019-01' '2019-02' '2019-03' '2019-04' '2019-05' '2019-06' '2019-07' '2019-08' '2019-09'] # generate week datetime array datetime_array = np.arange('2019-01-05','2019-02-10', dtype='datetime64[W]') print(datetime_array)#['2019-01-03' '2019-01-10' '2019-01-17' '2019-01-24' '2019-01-31'] # generate ms datetime array datetime_array = np.arange('2019-01-05','2019-01-10', dtype='datetime64[ms]') print(datetime_array) #['2019-01-05T00:00:00.000' '2019-01-05T00:00:00.001' # '2019-01-05T00:00:00.002' ... '2019-01-09T23:59:59.997' # '2019-01-09T23:59:59.998' '2019-01-09T23:59:59.999']
将numpy.datetime64转化为datetime格式转换为datetime格式，可使用astype()方法转换数据类型，如下所示：
#numpy.datetime64转化为datetime格式 datetime_df=datetime_nd.astype(datetime.da<strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码@网</strong>tetime) print(type(datetime_df))#
另外，numpy也提供了datetime.timedelta类的功能，支持两个时间对象的运算，得到一个时间单位形式的数值。因为numpy的核心数组（ndarray）对象没有物理量系统（physical quantities system），所以创建了timedelta64数据类型来补充datetime64。datetime和timedelta结合提供了更简单的datetime计算方法。如下所示：
# numpy.datetime64 calculations datetime_delta = np.datetime64('2009-01-01') - np.datetime64('2008-01-01') print(datetime_delta)#366 days print(type(datetime_delta))# datetime_delta = np.datetime64('2009') + np.timedelta64(20, 'D') print(datetime_delta)#2009-01-21 datetime_delta = np.datetime64('2011-06-15T00:00') + np.timedelta64(12, 'h') print(datetime_delta)#2011-06-15T12:00 datetime_delta = np.timedelta64(1,'W') / np.timedelta64(1,'D') print(datetime_delta)#7.0
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