날짜 시간 배열을 Python에서 단위를 전달하는 문자열 배열로 변환

날짜/시간 배열을 문자열 배열로 변환하려면 Python Numpy에서 numpy.datetime_as_string() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 입력 배열과 동일한 모양의 문자열 배열을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 형식화할 UTC 타임스탬프 배열입니다. "units" 매개변수는 날짜/시간 단위를 설정하여 정밀도를 변경합니다. 초 단위를 통과했습니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

날짜/시간 배열을 만듭니다. 'M' 유형은 날짜/시간을 지정합니다 -

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

배열 표시하기 -

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

데이터 유형 가져오기 -

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

배열의 차원 가져오기 -

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

배열의 모양 가져오기 -

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

배열의 요소 수 가져오기 -

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

# 날짜/시간 배열을 문자열 배열로 변환하려면 Python에서 numpy.datetime_as_string() 메서드를 사용하십시오. Numpy

# 이 메소드는 입력 배열과 같은 모양의 문자열 배열을 반환합니다. −

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

예

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'))

출력

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']