pandas.Series.dt.to_pydatetime#

Series.dt.to_pydatetime()[источник]#

Возвращает данные в виде массива datetime.datetime объекты.

Устарело с версии 2.1.0: Текущее поведение dt.to_pydatetime устарело. В будущей версии это будет возвращать Series, содержащий python объекты datetime, вместо ndarray.

Информация о часовом поясе сохраняется, если присутствует.

Предупреждение

datetime в Python использует микросекундное разрешение, которое ниже, чем в pandas (наносекундное). Значения обрезаются.

Возвращает:

numpy.ndarray: Массив типа object, содержащий нативные объекты datetime Python.

Смотрите также

datetime.datetime: Стандартное библиотечное значение для datetime.

Примеры

>>> s = pd.Series(pd.date_range('20180310', periods=2))
>>> s
0   2018-03-10
1   2018-03-11
dtype: datetime64[ns]

>>> s.dt.to_pydatetime()
array([datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0),
       datetime.datetime(2018, 3, 11, 0, 0)], dtype=object)

Наносекундная точность pandas обрезается до микросекунд.

>>> s = pd.Series(pd.date_range('20180310', periods=2, freq='ns'))
>>> s
0   2018-03-10 00:00:00.000000000
1   2018-03-10 00:00:00.000000001
dtype: datetime64[ns]

>>> s.dt.to_pydatetime()
array([datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0),
       datetime.datetime(2018, 3, 10, 0, 0)], dtype=object)