Python（NumPy）で日時の配列を文字列の配列に変換する方法

日時（datetime）の配列を文字列の配列へ変換したい場合、PythonのNumPyが提供する numpy.datetime_as_string() メソッドが便利です。このメソッドは、入力された配列と同じ形状の文字列配列を返します。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指定します。

変換の手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

続いて、datetime型の配列を作成します。dtypeに指定する「M」はdatetime64型を表し、「M8[m]」の場合は分（minute）単位の精度を持つ日時データになります。

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)

配列の次元数を確認します。

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

配列の形状（shape）を確認します。

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

配列の要素数を確認します。

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

それでは、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。

print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr))

サンプルコード全体

import numpy as np

# datetime型の配列を作成（「M」は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)

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

# 次元数を表示
print("\nArray Dimensions...\n",arr.ndim)

# 形状を表示
print("\nOur Array Shape...\n",arr.shape)

# 要素数を表示
print("\nNumber of elements in the Array...\n",arr.size)

# datetime_as_string()で日時の配列を文字列の配列に変換
# 入力配列と同じ形状の文字列配列が返る
print("\nResult...\n",np.datetime_as_string(arr))

実行結果

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' '2022-02-20T03:10' '2022-02-20T04:10' '2022-02-20T05:10' '2022-02-20T06:10' '2022-02-20T07:10']

補足：unit引数で出力精度を変更する

numpy.datetime_as_string() には unit 引数を指定でき、出力される文字列の精度を細かく制御できます。たとえば unit='s' とすれば秒単位まで、unit='D' とすれば日付単位で表示されます。また、timezone 引数にタイムゾーンを渡すことで、UTC以外の時刻への変換にも対応しています。用途に応じて使い分けると、ログ出力やCSV書き出しなどの場面でより扱いやすい文字列を得られます。