Python Pandas – 返回Python datetime.time对象的numpy数组

在数据分析和处理的过程中，日期和时间的处理是最为常见的操作之一。Python中的Pandas库就是一个非常强大的数据分析工具，其中涉及到对日期和时间的处理。本篇文章主要介绍如何使用Pandas将时间数据转换成Python datetime.time对象的numpy数组。

Pandas中的时间戳数据类型

在Pandas中，可以使用Timestamp类型来表示时间戳数据。Timestamp类型是一种pandas数据类型，它用于存储时间戳。Timestamp实际上是一个datetime.datetime对象加上其标记的时间区域（如UTC）的组合。下面是一个使用pandas Timestamp的例子：

import pandas as pd

date_str = '2022-05-12 10:30:35'
date = pd.Timestamp(date_str)

print(date)

输出结果：

2022-05-12 10:30:35

pandas datetime时间对象到numpy数组

在Pandas中，我们可以使用DataFrame的values属性返回一个numpy数组。如果我们将DataFrame中的列转换为Python datetime数据类型，则可以使用以下代码将其转换为datetime.time对象的numpy数组：

df = pd.DataFrame({'time': ['09:30:00', '09:45:00', '10:00:00', '10:15:00']})
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M:%S')

print(df['time'].values.astype('datetime64[s]').astype(datetime.time))

输出结果：

[datetime.time(9, 30) datetime.time(9, 45) datetime.time(10, 0)
 datetime.time(10, 15)]

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含时间数据的DataFrame对象。接下来，我们通过使用Pandas的to_datetime方法将时间字符串转换为Pandas datetime类型，这里“%H:%M:%S”是一个格式字符串，反映了时间的格式。我们然后将DataFrame的“时间”列转换为numpy数组并使用astype方法将其转换为datetime64对象。最后，我们在numpy array上调用astype(datetime.time)，将其转换为Python datetime.time对象的numpy数组。

总结

在本篇教程中，我们讨论了如何使用Python Pandas库将时间数据转换为Python datetime.time对象的numpy数组。我们演示了如何使用to_datetime方法将时间字符串转换为Pandas datetime类型，并使用numpy中datetime64对象和astype(datetime.time)方法将其转换为Python datetime.time对象的numpy数组。这个技巧可以在许多数据分析和处理任务中使用，例如需要处理时间数据的时间序列分析，都可以依赖这个方法来实现。