如何从numpy datetime64获取年-月-日？

Question

我有个约会时间。

numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')

我怎么能得到这样的东西：

numpy.datetime64('2010-06-01')

或者

'2010-06-01'

基本上，我想删除小时和超过时间戳。

Answer 1

astype作品：

In [208]: d1 = numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')
In [210]: d1.astype('datetime64[D]')
Out[210]: numpy.datetime64('2010-06-01')

对于打印字符串：

In [211]: str(d1.astype('datetime64[D]'))
Out[211]: '2010-06-01'

或编辑完整字符串

In [216]: str(d1)
Out[216]: '2010-06-01T00:00:00.000000000'
In [217]: str(d1).split('T')[0]
Out[217]: '2010-06-01'

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（早先的想法）

如果从数组中取出日期，则会得到一个datetime对象。你可以得到一天，比如属性：

In [198]: d=np.array('2018-03-12',dtype='datetime64[D]')
In [199]: d
Out[199]: array('2018-03-12', dtype='datetime64[D]')
In [200]: d.item()
Out[200]: datetime.date(2018, 3, 12)
In [201]: dd=d.item()
In [202]: dd.day
Out[202]: 12
In [203]: dd.month
Out[203]: 3
In [204]: dd.year
Out[204]: 2018

仅仅索引数组是不够的：

In [205]: d[()]
Out[205]: numpy.datetime64('2018-03-12')
In [206]: d[()].item()
Out[206]: datetime.date(2018, 3, 12)

从建议的重复链接，转换到objectdtype也会创建datetime对象：

In [207]: d.astype(object)
Out[207]: array(datetime.date(2018, 3, 12), dtype=object)

对于具有微秒的较长对象，item没有那么有用

In [213]: d1.item()
Out[213]: 1275350400000000000
In [214]: d1.astype('datetime64[s]').item()
Out[214]: datetime.datetime(2010, 6, 1, 0, 0)

Answer 2

我建议使用pandas来转换您的numpy.datetime：

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')
x = pd.to_datetime(x)

str(x.date())

返回：

'2010-06-01'

如果要转换多个字符串，也可以执行此操作：

x = [np.datetime64(i) for i in ['2010-06-01T00:00:00.000000000', '2010-12-02T00:00:00.000000000']]

x = pd.to_datetime(x)

[str(i.date()) for i in x]

返回：

['2010-06-01', '2010-12-02']

Answer 3

给出：

>>> d=numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')

可以转换为字符串，然后进行分区：

>>> str(d).partition('T')
('2010-06-01', 'T', '00:00:00.000000000')

哪怕你只有约会：

>>> d=numpy.datetime64('2010-06-01')
>>> str(d).partition('T')
('2010-06-01', '', '')