Pythonで日時の配列をpytzタイムゾーンオブジェクトを使用して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。
2番目のパラメーターは、日時を表示するときに使用するタイムゾーン情報である「タイムゾーン」です。 「UTC」の場合は、UTC時刻を示すZで終了します。 「ローカル」の場合は、最初にローカルタイムゾーンに変換し、サフィックスに+-####タイムゾーンオフセットを付けます。 tzinfoオブジェクトの場合は、「ローカル」と同じように実行しますが、指定されたタイムゾーンを使用します。
ステップ
まず、必要なライブラリをインポートします。 pytzタイムゾーンについては、「pytz」ライブラリをインポートしました-
import numpy as np import pytz
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('2022-02-20T03:25', 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、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, timezone=pytz.timezone('US/Eastern')))
例
import numpy as np import pytz # Create an array of datetime # The 'M' type specifies datetime arr = np.arange('2022-02-20T03:25', 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 print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr, timezone=pytz.timezone('US/Eastern')))
出力
Array... ['2022-02-20T03:25' '2022-02-20T04:25' '2022-02-20T05:25' '2022-02-20T06:25' '2022-02-20T07:25' '2022-02-20T08:25'] Array datatype... datetime64[m] Array Dimensions... 1 Our Array Shape... (6,) Number of elements in the Array... 6 Result... ['2022-02-19T22:25-0500' '2022-02-19T23:25-0500' '2022-02-20T00:25-0500' '2022-02-20T01:25-0500' '2022-02-20T02:25-0500' '2022-02-20T03:25-0500']
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