


Wie kann ich zwischen Pythons „datetime', „Timestamp' und „datetime64' konvertieren?
Konvertieren zwischen datetime, Timestamp und datetime64
Das Arbeiten mit unterschiedlichen Zeitdarstellungen in Python kann eine Herausforderung sein. NumPys datetime64, Pandas' Timestamp und datetimes Datetime-Objekte haben jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile. So konvertieren Sie zwischen ihnen:
datetime.datetime in Timestamp
Verwenden Sie einfach den pd.Timestamp-Konstruktor:
import pandas as pd dt = datetime.datetime(2012, 5, 1) ts = pd.Timestamp(dt)
datetime64 zu datetime.datetime
Verwenden Sie erneut die pd.Timestamp-Konstruktor:
import numpy as np import pandas as pd dt64 = np.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100') dt = pd.Timestamp(dt64).to_datetime()
Referenzdiagramm
Eine visuelle Darstellung dieser Konvertierungen finden Sie im folgenden Diagramm:
[Bild der Konvertierungen zwischen Zeitdarstellungen]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich zwischen Pythons „datetime', „Timestamp' und „datetime64' konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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