替换 Numpy 字符串列表中的单个字符

Question

我有一个 Datetime64 对象的 Numpy 数组，我需要将其转换为特定的时间格式 yyyy-mm-dd,HH:MM:SS.SSS Numpy 有一个名为 datetime_as_string 的函数，它输出 ISO8601 (yyyy-mm-ddTHH:MM:SS.SSS) 时间，这非常接近我想要的，唯一的区别是我想要的地方有一个 T一个逗号。

有没有办法快速将 "T" 换成“,”？这是一个示例数据集：

offset = np.arange(0, 1000)
epoch = np.datetime64('1970-01-01T00:00:00.000')
time_objects = epoch + offset.astype('timedelta64[ms]')
time_strings = np.datetime_as_string(time_objects)

我已经成功地使用了 lambda 和列表理解，但是从 Python 列表到 Numpy 数组来回切换似乎很尴尬。

f = lambda x: x[:10] + ',' + x[11:]
np.array([f(x) for x in time_strings])

我知道在某些情况下可以将 lambda 应用于 "direct" 到 Numpy 数组，但在这种情况下不起作用。 f(time_strings) 产生类型错误。有什么想法吗？

我知道我可以转换回 Python 日期时间（这是我来自的方向）或使用 Pandas。但是 datetime_as_string 函数真的很快，我想坚持使用 Numpy 解决方案。

--- 基于答案的结论---
事实证明，Paul 的视图施放黑魔法比我的列表理解快 75 倍，比 np.char.replace() 快 100 倍。下面是三种方法的结果（都是用上面的数据集初始化的，但是有 1000000 个元素）。

start = time.time()
time_strings[..., None].view('U1')[..., 10] = ','
print(time.time() - start)
0.016000747680664062 seconds

start = time.time()
f = lambda x: x[:10] + ',' + x[11:]
time_strings = np.array([f(x) for x in time_strings])
print(time.time() - start, 'seconds')
1.1740672588348389 seconds

start = time.time()
time_strings = np.char.replace(time_strings,'T',',')
print(time.time() - start, 'seconds')
1.4980854988098145 seconds

Answer 1

您可以使用视播来访问单个角色：

time_strings[...,None].view('U1')[...,10] = ','

就地更改time_strings。

Answer 2

In [309]: np.char.replace(time_strings,'T',',')                                 
Out[309]: 
array(['1970-01-01,00:00:00.000', '1970-01-01,00:00:00.001',
       '1970-01-01,00:00:00.002', '1970-01-01,00:00:00.003',
       '1970-01-01,00:00:00.004', '1970-01-01,00:00:00.005',
       '1970-01-01,00:00:00.006', '1970-01-01,00:00:00.007',
       ....

但是@PaulPanzer 的就地速度要快得多（甚至有点晦涩难懂）：

In [316]: %%timeit temp=time_strings.copy() 
     ...: temp[...,None].view('U1')[...,10] = ','                                                                      
8.48 µs ± 34.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [317]: timeit np.char.replace(time_strings,'T',',')                          
1.23 ms ± 1.12 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

替换 Numpy 字符串列表中的单个字符

Replace a single character in a Numpy list of strings

python

numpy

datetime64