pandas.Series.dt.to_pydatetime

Series.dt.to_pydatetime()[source]

Возвращает данные в виде массива объектов datetime.datetime.

Устарело начиная с версии 2.1.0: Текущее поведение dt.to_pydatetime устарело. В будущих версиях это будет возвращать Series, содержащую объекты python datetime, а не ndarray.

Если присутствует информация о часовом поясе, она сохраняется.

Предупреждение

В Python datetime используется разрешение микросекунд, которое ниже, чем в pandas (наносекунды). Значения усекаются.

Возвращает:

numpy.ndarray

Массив типа object, содержащий собственные объекты Python datetime.

См. также

datetime.datetime

Стандартное 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)

Точность наносекунд pandas усекается 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)