将datetime字符串转换为datetime（python） [英] Converting datetime string to datetime in numpy (python)

问题描述

我想转换

  ['17-10-2010 07:15:30'，'13 -05 -2011 08:20:35'，15-01-2013 09:09:09] 
  

进入 Numpy datetime对象。

  import numpy as np 
 [np.datetime64（x）for x in ['17 -10-2010 07 ：15：30'，'13 -05-2011 08:20:35'，15-01-2013 09:09:09]] 
  

raise ValueError：无法将对象转换为NumPy datetime 。但是，以下作品正如我所想

  [np.datetime64（x）for x in ['2010-10-17 07 ：15：30'，'2011-05-13 08:20:35'，2012-01-15 09:09:09]] 
  

如何将我的数组转换为符合 Numpy 的 datetime64 函数要求？

我正在使用Numpy版本1.7.0。在python 3.4

解决方案

据我所知， np.datetime64 只适用于

ISO 8601日期或日期时间格式的字符串

c code code code code code code code code code code code code $ code> import pandas as pd
a = pd.to_datetime（['17-10-2010 07:15:30'，'13 -05-2011 08:20:35'，15-01- 2013 09:09:09]）


当然，您可以轻松转换回 numpy ：

  np.array（a，dtype = np.datetime64）
  

I would like to convert

['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"]

into a Numpy datetime object.

import numpy as np
[np.datetime64(x) for x in ['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"]] 

raised ValueError: Could not convert object to NumPy datetime. However, the following works as I intended

[np.datetime64(x) for x in ['2010-10-17 07:15:30', '2011-05-13 08:20:35', "2012-01-15 09:09:09"]] 

How can I convert my array into a format that conforms with Numpy's datetime64 function requirement?

I am using Numpy version 1.7.0. in python 3.4

解决方案

So far as I can tell, np.datetime64 only works with

strings in ISO 8601 date or datetime format

The to_datetime function in pandas seems to be more flexible:

import pandas as pd
a=pd.to_datetime(['17-10-2010 07:15:30', '13-05-2011 08:20:35', "15-01-2013 09:09:09"])

Of course you can easily convert back to numpy:

np.array(a,dtype=np.datetime64)

这篇关于将datetime字符串转换为datetime（python）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！