Python 中 Datetime、Timestamp 和 Datetime64 的无缝转换指南

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2024-03-21 15:20:49

Python 中的 Datetime、Timestamp 和 Datetime64 转换指南

简介

在 Python 中处理时间数据时，了解不同时间数据类型之间的转换至关重要。本文将探讨 Datetime、Timestamp 和 Datetime64 数据类型，以及如何在它们之间进行无缝转换。

数据类型比较

Datetime ：标准库模块，表示日期和时间。

Timestamp : Pandas 库的数据类型，表示带时区的日期和时间。

Datetime64 : NumPy 库的数据类型，表示带时区和精度的日期和时间。

转换操作

从 Datetime64 转换为 Datetime 或 Timestamp

Datetime： 使用 to_datetime() 方法。
Timestamp： 使用 to_timestamp() 方法。

从 Datetime 或 Timestamp 转换为 Datetime64

Datetime： 使用 astype() 方法。
Timestamp： 使用 to_numpy() 方法。

处理时区差异

在转换过程中，需要注意时区差异。Datetime64 存储带时区和精度的日期和时间，而 Datetime 和 Timestamp 通常不存储时区信息。

要处理时区差异，可以使用 tzinfo 参数显式指定时区。

示例代码

# 从 Datetime64 转换为 Datetime
dt64 = np.datetime64('2012-05-01T01:00:00.000000+0100')
dt = dt64.to_datetime()

# 从 Datetime 转换为 Timestamp
ts = pd.Timestamp('2012-05-01 00:00:00+0000')

# 从 Timestamp 转换为 Datetime64
dt64 = ts.to_numpy('datetime64[s]')

常见问题解答

转换时为什么需要考虑时区？
- 转换时不考虑时区差异会丢失或错误地表示时间数据。

如何指定时区？

使用 tzinfo 参数，例如：

dt = dt64.to_datetime(tzinfo=datetime.timezone.utc)

Datetime64 和 Timestamp 的主要区别是什么？
- Datetime64 存储精确的时间和时区，而 Timestamp 存储近似的时间和时区。
为什么要从 Timestamp 转换为 Datetime64？
- Datetime64 提供更高的精度和更灵活的时间操作。
我可以直接在 Python 中创建 Timestamp 对象吗？
- 是的，可以使用 pd.Timestamp() 函数，例如：
- ```
ts = pd.Timestamp(datetime(2023, 6, 20, 15, 30, 10))
```