python-3.x - Pandas `.to_pydatetime()` 在 DataFrame 中不起作用

Question

我有这样的字符串'03-21-2019'，我想将其转换为本机 Python datetime 对象：即datetime.datetime类型。通过以下方式进行转换很容易pandas：

import pandas as pd
import datetime as dt

date_str = '03-21-2019'
pd_Timestamp = pd.to_datetime(date_str)
py_datetime_object = pd_Timestamp.to_pydatetime()
print(type(py_datetime_object))

结果

<class 'datetime.datetime'>

这正是我想要的，因为我想timedelta通过从另一个中减去其中一个来计算 's - 在本机 Pythondatetime.datetime类中完美定义。但是，我的数据位于pd.DataFrame. 当我尝试以下代码时：

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame(columns=['Date'])
df.loc[0] = ['03-21-2019']
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x:
                              pd.to_datetime(x).to_pydatetime())
print(type(df['Date'].iloc[0]))

结果是

<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

这是错误的类型，我一生都无法弄清楚为什么只有部分lambda表达式被评估（即 string-to-pandas-Timestamp），而不是最后一部分（即 pandas -时间戳到日期时间。日期时间）。lambda如果我明确定义函数而不是使用表达式，它也不起作用：

import pandas as pd
import datetime as dt


def to_native_datetime(date_str: str) -> dt.datetime:
    return pd.to_datetime(date_str).to_pydatetime()


df = pd.DataFrame(columns=['Date'])
df.loc[0] = ['03-21-2019']
df['Date'] = df['Date'].apply(to_native_datetime)
print(type(df['Date'].iloc[0]))

结果和以前一样。它肯定是函数的一部分，因为结果不再是字符串。但我想要本机 Pythondatetime.datetime对象，但我看不到获得它的方法。这看起来像是 中的一个错误pandas，但我当然愿意将其视为我的用户错误。

为什么我不能从字符串列中获取本机datetime.datetime对象？pandas.DataFrame

我看过这个线程和这个线程，但他们都没有回答我的问题。

[编辑]：这是更奇怪的事情：

import pandas as pd
import datetime as dt


def to_native_datetime(date_str: str) -> dt.datetime:
    return dt.datetime.strptime(date_str, '%m-%d-%Y')


df = pd.DataFrame(columns=['Date'])
df.loc[0] = ['03-21-2019']
df['Date'] = df['Date'].apply(to_native_datetime)
print(type(df['Date'].iloc[0]))

在这里我什至没有pandas用来转换字符串，我仍然得到一个

<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

出来吧！

非常感谢您的宝贵时间！

[进一步编辑]：显然，在这个线程中，在 Nehal J Wani 的回答中，pandas当您分配到pd.DataFrame. 这不是我想听到的，但显然，当我读出pd.DataFrame.

标签： python-3.xpandaspython-datetime

Answer 1

根据您的实际目标，您有几个没有直接提及的选项。

1) 如果您有一个静态日期时间对象或 (pandas) 时间戳列，并且您愿意处理 Timedelta ( pandas._libs.tslibs.timedeltas.Timedelta) 的 Pandas 版本，则可以直接在 pandas 中进行减法：

df = pd.DataFrame(columns=['Date'])
df.loc[0] = [pd.to_datetime('03-21-2019')]
df.loc[:, 'Offset'] = pd.Series([datetime.now()])
df.loc[:, 'Diff1'] = df['Offset'] - df['Date']
df.loc[:, 'Diff2'] = df['Date'] - datetime.now()

2）如果您不关心数据帧，但愿意处理列表/numpy 数组，您可以通过对系列而不是单个元素进行操作来将日期时间转换为 python-native 日期时间。下面，arr是一个numpy.ndarray对象datetime.datetime。您可以使用以下命令将其更改为常规日期时间列表list(arr)：

arr = df['Date'].dt.to_pydatetime()