pandas.Series.dt.to_pydatetime #

系列.dt。to_pydatetime ( ) [来源] #

将数据作为对象数组返回datetime.datetime。

自版本 2.1.0 起已弃用： dt.to_pydatetime 的当前行为已弃用。在未来的版本中，这将返回包含 python 日期时间对象的 Series，而不是 ndarray。

如果存在时区信息，则会保留。

警告

Python的datetime使用微秒分辨率，低于pandas（纳秒）。值被截断。

返回：

numpy.ndarray: 包含本机 Python 日期时间对象的对象 dtype 数组。

也可以看看

datetime.datetime: 日期时间的标准库值。

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 的纳秒精度被截断为微秒。

>>> 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)