home

หน้าแรก
 Computer >> บทช่วยสอนคอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

Python Pandas - แปลง DateTimeIndex เป็น ndarray ของ datetime.datetime

หากต้องการแปลง DateTimeIndex ให้เป็น ndarray ของ datetime.datetime objects (มาตรฐาน Python) สามารถใช้เมธอด datetimeindex.to_pydatetime()

ขั้นตอนการทำงาน

1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น

import pandas as pd

2. สร้าง DatetimeIndex ด้วยความถี่เป็นปี

datetimeindex = pd.date_range(
    '2021-10-18 07:20:32.261811624', 
    periods=5, 
    freq='2Y'
)

3. แสดง DateTimeIndex

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

4. แปลงเป็น ndarray ของ datetime.datetime

print("\nDateTimeIndex เป็น ndarray ของ datetime.datetime...\n", 
      datetimeindex.to_pydatetime())

ตัวอย่างโค้ดสมบูรณ์

import pandas as pd

# DatetimeIndex with period 5 and frequency as Y i.e. year
datetimeindex = pd.date_range(
    '2021-10-18 07:20:32.261811624', 
    periods=5, 
    freq='2Y'
)

# แสดง DateTimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# แสดง DateTimeIndex frequency
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# แปลง DateTimeIndex เป็น object ndarray
print("\nDateTimeIndex เป็น ndarray ของ datetime.datetime...\n", 
      datetimeindex.to_pydatetime())

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

DateTimeIndex... DatetimeIndex(['2021-12-31 07:20:32.261811624', '2023-12-31 07:20:32.261811624', '2025-12-31 07:20:32.261811624', '2027-12-31 07:20:32.261811624', '2029-12-31 07:20:32.261811624'], dtype='datetime64[ns]', freq='2A-DEC')
DateTimeIndex frequency... <2 * YearEnds: month=12>
DateTimeIndex เป็น ndarray ของ datetime.datetime...
[datetime.datetime(2021, 12, 31, 7, 20, 32, 261811) datetime.datetime(2023, 12, 31, 7, 20, 32, 261811) datetime.datetime(2025, 12, 31, 7, 20, 32, 261811) datetime.datetime(2027, 12, 31, 7, 20, 32, 261811) datetime.datetime(2029, 12, 31, 7, 20, 32, 261811)]

คำอธิบาย:

  • freq='2Y' หมายถึง ทุก 2 ปี (Year End frequency)
  • Pandas ปรับวันที่ให้อยู่ที่สิ้นปี (Year End) → 31 ธันวาคม
  • to_pydatetime() คืนค่า NumPy ndarray dtype=object แต่ละตัวเป็น datetime.datetime มาตรฐาน
  • มีประโยชน์เมื่อต้องส่งต่อให้ไลบรารีที่ไม่รองรับ pandas Timestamp (เช่น matplotlib แบบเก่า, บาง ORM)

ความแตกต่าง: to_pydatetime() vs to_numpy()

# to_pydatetime(): คืน datetime.datetime objects
arr1 = datetimeindex.to_pydatetime()
print(type(arr1[0]))  # 

# to_numpy(): คืน numpy.datetime64 (default)
arr2 = datetimeindex.to_numpy()
print(type(arr2[0]))  # 

# to_numpy(dtype=object): คืน Timestamp objects
arr3 = datetimeindex.to_numpy(dtype=object)
print(type(arr3[0]))  #