Numpy pd.Timestamp和np.datetime64：在选定的用途中是否可以互换

在本文中，我们将介绍Numpy pd.Timestamp和np.datetime64的基本概念、异同点以及它们在选定的用途中是否可以互换。

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Numpy pd.Timestamp和np.datetime64有什么区别？

Numpy pd.Timestamp和np.datetime64都被用来表示时间，但是它们的内部实现略有不同。

pd.Timestamp是Python datetime的高性能替代品。它将datetime的时间戳表示形式封装到Timestamp对象中，并为其添加了大量的属性和方法，从而方便地处理时间序列数据。例如：

import pandas as pd

time_str = '2022-08-01 15:00:00'
ts = pd.Timestamp(time_str)

print(ts.day_name())
# 输出 Monday

np.datetime64则是Numpy数组的一种时间戳数据类型。它可以表示从1970年1月1日UTC（协调世界时）至今的时间间隔，精度可以到纳秒级别。例如：

import numpy as np

time_str = '2022-08-01 15:00:00'
dt = np.datetime64(time_str)

print(dt.item())
# 输出 1659420000000000000

同时，时间数据类型的字符串表示方式也有些许不同，pd.Timestamp以纳秒为单位，而np.datetime64则取决于其时间间隔的精度。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

time_str = '2022-08-01 15:00:00'
ts = pd.Timestamp(time_str)
dt = np.datetime64(time_str)

print(ts)
# 输出 2022-08-01 15:00:00

print(dt)
# 输出 2022-08-01T15:00:00.000000

在选定的用途中，pd.Timestamp和np.datetime64是否可以互换？

在某些情况下，pd.Timestamp和np.datetime64可以互换使用，例如对于一些简单的时间运算，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

time_str = '2022-08-01 15:00:00'
ts = pd.Timestamp(time_str)
dt = np.datetime64(time_str)

# 时间相减，得到Timedelta对象，支持days、seconds、microseconds、nanoseconds四种属性
print(ts - pd.Timestamp('2022-08-01 14:00:00'))
# 输出 Timedelta('0 days 01:00:00')

print(dt - np.timedelta64(1, 'h'))
# 输出 2022-08-01T14:00:00.000000

# 时间相加
print(ts + pd.Timedelta(days=1))
# 输出 2022-08-02 15:00:00

print(dt + np.timedelta64(1, 'D'))
# 输出 2022-08-02T15:00:00.000000

可以看到，对于简单的时间运算，pd.Timestamp和np.datetime64返回的结果是一致的。但是对于复杂的时间操作，例如日期逆序（即将日期从yyyy-mm-dd转化为dd-mm-yyyy），pd.Timestamp和np.datetime64就不再互换：

import pandas as pd
import numpy as np

time_str = '2022-08-01 15:00:00'
ts = pd.Timestamp(time_str)
dt = np.datetime64(time_str)

# 日期逆序
print(dt.astype('M8[D]').astype('O'))
# 输出 2022-01-08 00:00:00.000000

print(ts.strftime('%d-%m-%Y'))
# 输出 01-08-2022

在该示例中，np.datetime64使用astype()方法转化为日期数据类型，并后续再转化回Python datetime，实现了日期逆序，而pd.Timestamp使用strftime()方法直接将时间转化为字符串。

总结

pd.Timestamp和np.datetime64有诸多相似之处，但在内部实现、时间格式、复杂操作等方面还是有一些差异点。在一些简单的时间运算中，这两种时间类型可以互换使用，但在复杂操作中则需要根据具体情况选择适合的类型。因此，在使用时间处理数据时，对于pd.Timestamp和np.datetime64的异同点和使用场景需要深入理解和掌握，以确保数据处理的正确性和高效性。