Python pandas.Series.dt.to_pydatetime用法及代碼示例

用法: Series.dt.to_pydatetime()

將數據作為 datetime.datetime 對象的數組返回。

如果存在時區信息，則保留。

警告

Python 的 datetime 使用微秒分辨率，低於 pandas(納秒)。值被截斷。

numpy.ndarray: 包含本機 Python 日期時間對象的對象 dtype 數組。

例子：

>>> s = pd.Series(pd.date_range('20180310', periods=2))
>>> s
0   2018-03-10
1   2018-03-11
dtype:datetime64[ns]

>>> s.dt.to_pydatetime()
array([datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0),
       datetime.datetime(2018, 3, 11, 0, 0)], dtype=object)

pandas 的納秒精度被截斷為微秒。

>>> s = pd.Series(pd.date_range('20180310', periods=2, freq='ns'))
>>> s
0   2018-03-10 00:00:00.000000000
1   2018-03-10 00:00:00.000000001
dtype:datetime64[ns]

>>> s.dt.to_pydatetime()
array([datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0),
       datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0)], dtype=object)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.dt.to_pydatetime。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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