转列表时保留datetime64的原始格式

Question

>>>df = pd.DataFrame(index=pd.date_range(DT.datetime(2016,8,1), DT.datetime(2016,8,9)), columns=['a','b'] )
>>>df.index

DatetimeIndex(['2016-08-01', '2016-08-02', '2016-08-03', '2016-08-04',
           '2016-08-05', '2016-08-06', '2016-08-07', '2016-08-08',
           '2016-08-09'],
          dtype='datetime64[ns]', freq='D', tz=None)
>>>df.index.values.tolist()

[1470009600000000000L,
 1470096000000000000L,
 1470182400000000000L,
 1470268800000000000L,
 1470355200000000000L,
 1470441600000000000L,
 1470528000000000000L,
 1470614400000000000L,
 1470700800000000000L]

基本上datetime64[ns]格式会自动转换成long格式。有没有一种方法可以保留这些操作的格式，否则如果我想访问 df 内容，我需要将其转换回来。例如

>>>df.loc[df.index.values.tolist()[3]]

不起作用，而

>>>df.loc[df.index.values[3]]

有效。

Answer 1

您可以在将它们转换为列表时保留原始格式，方法是使用 pandas.DatetimeIndex.date 的 .date，其中 returns 时间戳的日期部分。

In [14]: df.index.date.tolist()
Out[14]: 
[datetime.date(2016, 8, 1),
 datetime.date(2016, 8, 2),
 datetime.date(2016, 8, 3),
 datetime.date(2016, 8, 4),
 datetime.date(2016, 8, 5),
 datetime.date(2016, 8, 6),
 datetime.date(2016, 8, 7),
 datetime.date(2016, 8, 8),
 datetime.date(2016, 8, 9)]

转列表时保留datetime64的原始格式

Retain original format of datetime64 when converting to list

python

python-datetime

pandas