Python NumPyのdatetime_as_string()で日時の配列を文字列の配列に変換する方法

PythonのNumPyでは、numpy.datetime_as_string()メソッドを使用することで、datetime64型の日時の配列を文字列の配列に簡単に変換できます。このメソッドは、入力配列と同じ形状を持つ文字列の配列を返します。第1引数にはフォーマット対象となるUTCタイムスタンプの配列を渡し、unitパラメータで日時の単位（精度）を変更できます。ここでは例として「秒」を単位に指定しています。

実行手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

次に、日時の配列を作成します。dtypeの 'M8[m]' は「分」単位のdatetime64型を表します。

arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')

作成した配列を表示します。

print("Array...\n",arr)

配列のデータ型を確認します。

print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)

配列の次元数を取得します。

print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

配列の形状を取得します。

print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)

配列の要素数を取得します。

print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

# numpy.datetime_as_string()メソッドを使って、日時の配列を文字列の配列に変換します
# このメソッドは、入力配列と同じ形状の文字列配列を返します

print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr, unit ='s'))

サンプルコード

import numpy as np

# 日時の配列を作成
# 'M8[m]' は分単位のdatetime64型を表す
arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')

# 配列を表示
print("Array...\n",arr)

# データ型を取得
print("\nArray datatype...\n",arr.dtype)

# 配列の次元数を取得
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

# 配列の形状を取得
print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)

# 配列の要素数を取得
print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

# numpy.datetime_as_string()メソッドで日時の配列を文字列の配列に変換
# 第1引数にはUTCタイムスタンプの配列を渡す
# unitパラメータで日時の単位（精度）を指定できる
# ここでは「秒」を指定
print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr, unit ='s'))

出力結果

Array...
['2022-02-20T02:10' '2022-02-20T03:10' '2022-02-20T04:10'
'2022-02-20T05:10' '2022-02-20T06:10' '2022-02-20T07:10']

Array datatype...
datetime64[m]

Array Dimensions...
1

Our Array Shape...
(6,)

Number of elements in the Array...
6

Result...
['2022-02-20T02:10:00' '2022-02-20T03:10:00' '2022-02-20T04:10:00'
'2022-02-20T05:10:00' '2022-02-20T06:10:00' '2022-02-20T07:10:00']

出力結果からわかるように、元の配列は分単位（datetime64[m]）でしたが、unit='s' を指定することで、秒まで含まれた形式（例：'2022-02-20T02:10:00'）の文字列配列に変換されています。unit パラメータには 'Y'（年）、'M'（月）、'D'（日）、'h'（時）、'm'（分）、's'（秒）、'ms'（ミリ秒）などを指定でき、用途に応じて出力の精度を柔軟に制御できます。