Функция datetime_as_string

Функция datetime_as_string преобразует массив с данными типа datetime64 в массив строк. Первым параметром функция принимает массив дат и времени, вторым параметром можно задать единицу времени для вывода, третьим - часовой пояс. Функция полезна для форматирования дат при выводе или сохранении данных.

Синтаксис

np.datetime_as_string(arr, [unit], [timezone])

Пример

Давайте преобразуем массив с одной датой в строку:

import numpy as np

arr = np.array(['2026-09-09T15:30:00'], dtype='datetime64')
res = np.datetime_as_string(arr)
print(res)

Результат выполнения кода:

['2026-09-09T15:30:00']

Пример

Теперь укажем единицу времени unit для вывода только даты:

import numpy as np

arr = np.array(['2026-09-09T15:30:00'], dtype='datetime64')
res = np.datetime_as_string(arr, unit='D')
print(res)

Результат выполнения кода:

['2026-09-09']

Пример

Преобразуем массив из нескольких дат с разными единицами времени:

import numpy as np

arr = np.array(['2026-09-09T15:30:00', '2026-09-10T10:00:00'], dtype='datetime64')
res = np.datetime_as_string(arr, unit='h')
print(res)

Результат выполнения кода:

['2026-09-09T15' '2026-09-10T10']

Пример

Используем параметр timezone для отображения времени в другом часовом поясе:

import numpy as np

arr = np.array(['2026-09-09T15:30:00'], dtype='datetime64')
res = np.datetime_as_string(arr, unit='s', timezone='UTC+3')
print(res)

Результат выполнения кода:

['2026-09-09T18:30:00']

Смотрите также

функцию can_cast,
которая проверяет возможность преобразования типов данных
функцию promote_types,
которая возвращает тип данных, полученный при повышении двух типов
функцию result_type,
которая возвращает результирующий тип для входных данных
функцию common_type,
которая находит общий тип для массива или последовательности