python - 带有python native 日期时间类型而不是时间戳的pandas to_dict

Question

我有一个 pandas DataFrame df包含 Timesatamp列。

我希望从 iter.. 创建一个行迭代器(通过 to_dict 方法或通过 df )哪里Timesatamp值是 python datetime .

我试过这样做

for col in df.select_dtypes(['datetime']):
        df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()

但是似乎列仍然是 Timesatamp当使用上述迭代器方法时。
有没有 '批量'y 除了在迭代时手动转换每个值之外，如何实现这一点？

示例

df = pd.DataFrame({'d': pd.date_range('2018-01-01', freq='12h', periods=2), 'a':[1,2]})
for col in df.select_dtypes(['datetime']):
    df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()
print(df.to_dict('records'))

输出:

[{'d': Timestamp('2018-01-01 00:00:00'), 'a': 1}, {'d': Timestamp('2018-01-01 12:00:00'), 'a': 2}]

所需的输出:

[{'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), 'a': 1}, {'d': datetime.datetime(2018, 1, 1, 12, 0), 'a': 2}]

Answer 1

你可以试试

df[col] = pd.Series(df[col].dt.to_pydatetime(), dtype = object)

代替

df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()