日時の配列をPythonで単位を渡す文字列の配列に変換します

日時の配列を文字列の配列に変換するには、Python Numpyのnumpy.datetime_as_string（）メソッドを使用します。このメソッドは、入力配列と同じ形状の文字列の配列を返します。最初のパラメーターは、フォーマットするUTCタイムスタンプの配列です。 「units」パラメーターは、精度を変更する日時の単位を設定します。秒単位を過ぎました。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

日時の配列を作成します。 'M'タイプは日時を指定します-

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

配列の表示-

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

データ型を取得-

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

配列の次元を取得します-

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)

＃日時の配列を文字列の配列に変換するには、Python Numpyのnumpy.datetime_as_string（）メソッドを使用します

＃このメソッドは、入力配列と同じ形状の文字列の配列を返します-

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

例

import numpy as np

# Create an array of datetime
# The 'M' type specifies datetime
arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')

# Displaying our array
print("Array...\n",arr)

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

# Get the dimensions of the Array
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)

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

# To convert an array of datetimes into an array of strings, use the numpy.datetime_as_string() method in Python Numpy
# The method returns an array of strings the same shape as the input array
# The first parameter is the array of UTC timestamps to format
# The "units" parameter sets the datetime unit to change the precision
# We have passed the seconds unit
print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr, unit ='s'))

出力

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']