我有一個如下的資料框：
df = pd.DataFrame(
{
"timestamp1": [
pd.Timestamp("2021-01-01"),
pd.Timestamp("2021-03-01"),
],
"timestamp2": [
pd.Timestamp("2022-01-01"),
pd.Timestamp("2022-03-01"),
],
})
我想將其轉換為 numpy 陣列串列，所以我得到如下內容：
array([[Timestamp('2021-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2022-01-01 00:00:00')],
[Timestamp('2021-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2022-03-01 00:00:00')]], dtype=object)
我已經嘗試過df.to_numpy()，但這似乎不起作用，因為每個專案都是一個 numpy.datetime64 物件。
uj5u.com熱心網友回復：
In [176]: df
Out[176]:
timestamp1 timestamp2
0 2021-01-01 2022-01-01
1 2021-03-01 2022-03-01
我不太了解pd.Timestamp，但看起來這些值實際上是從你得到的to_numpy()，因為numpy.datetime64[ns]：
In [179]: df.dtypes
Out[179]:
timestamp1 datetime64[ns]
timestamp2 datetime64[ns]
dtype: object
一個單獨的列，一個系列，有一個tolist()方法
In [190]: df['timestamp1'].tolist()
Out[190]: [Timestamp('2021-01-01 00:00:00'), Timestamp('2021-03-01 00:00:00')]
這就是為什么`@jezrael的回答有效
In [191]: arr = np.array([list(df[x]) for x in df.columns])
In [192]: arr
Out[192]:
array([[Timestamp('2021-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2021-03-01 00:00:00')],
[Timestamp('2022-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2022-03-01 00:00:00')]], dtype=object)
一旦你有了一個陣列，你可以很容易地轉置它：
In [193]: arr.T
Out[193]:
array([[Timestamp('2021-01-01 00:00:00'),
Timestamp('2022-01-01 00:00:00')],
[Timestamp('2021-03-01 00:00:00'),
Timestamp('2022-03-01 00:00:00')]], dtype=object)
Timestamp可以通過多種方式轉換/顯示單個物件：
In [196]: x=arr[0,0]
In [197]: type(x)
Out[197]: pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp
In [198]: x.to_datetime64()
Out[198]: numpy.datetime64('2021-01-01T00:00:00.000000000')
In [199]: x.to_numpy()
Out[199]: numpy.datetime64('2021-01-01T00:00:00.000000000')
In [200]: x.to_pydatetime()
Out[200]: datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0)
In [201]: print(x)
2021-01-01 00:00:00
In [202]: repr(x)
Out[202]: "Timestamp('2021-01-01 00:00:00')"
uj5u.com熱心網友回復：
使用串列推導將值轉換為串列，然后轉換為 numpy 陣列：
print (np.array([list(df[x]) for x in df.columns]))
[[Timestamp('2021-01-01 00:00:00') Timestamp('2021-03-01 00:00:00')]
[Timestamp('2022-01-01 00:00:00') Timestamp('2022-03-01 00:00:00')]]
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