如何在保持 'datetime64[ns]' dtype 的同时仅从 pandas DatetimeIndex 中提取时间？答案

【问题标题】：How to extract only time from pandas DatetimeIndex while maintaining the 'datetime64[ns]' dtype?如何在保持 'datetime64[ns]' dtype 的同时仅从 pandas DatetimeIndex 中提取时间？
【发布时间】：2022-07-21 14:43:53
【问题描述】：

我生成了一个 DatetimeIndex，如下所示：

DatetimeIndex(['1970-01-01 09:30:00.015105074',
               '1970-01-01 09:30:00.059901970',
               '1970-01-01 09:30:00.113246707',
               '1970-01-01 09:30:00.113246707',
               '1970-01-01 09:30:00.113246707',
               '1970-01-01 09:30:00.113246707',
               '1970-01-01 09:30:00.113246707',
               '1970-01-01 09:30:00.154178213',
               '1970-01-01 09:30:00.173594287',
               '1970-01-01 09:30:00.202322801',
               ...
               '1970-01-01 15:59:59.544086847',
               '1970-01-01 15:59:59.544121155',
               '1970-01-01 15:59:59.544124809',
               '1970-01-01 15:59:59.544125669',
               '1970-01-01 15:59:59.544126313',
               '1970-01-01 15:59:59.544129843',
               '1970-01-01 15:59:59.544131783',
               '1970-01-01 15:59:59.544132627',
               '1970-01-01 15:59:59.544133264',
               '1970-01-01 15:59:59.871751084'],
              dtype='datetime64[ns]', name=0, length=112673, freq=None)

这是使用代码生成的：

GOOG_msg_df = pd.read_csv('GOOG_msg_5.csv', header = None, index_col = 0)
pd.to_datetime(GOOG_msg_df.index, unit = 's')

我希望只提取时间部分（保留日期）。我尝试了以下方法：

pd.Series(pd.to_datetime(GOOG_msg_df.index, unit = 's').time)

我得到：

0         09:30:00.015105
1         09:30:00.059901
2         09:30:00.113246
3         09:30:00.113246
4         09:30:00.113246
               ...       
112668    15:59:59.544129
112669    15:59:59.544131
112670    15:59:59.544132
112671    15:59:59.544133
112672    15:59:59.871751
Length: 112673, dtype: object

这种方法的问题是dtype 是object 而不是datetime64[ns]。

有没有办法在保持datetime64[ns] dtype 的同时只提取时间分量？这将允许我执行依赖此 dtype 的操作。例如：

pd.to_datetime(GOOG_msg_df.index, unit = 's') > pd.Timestamp('1970-01-01 10:00:00')
>>> array([False, False, False, ...,  True,  True,  True])

【问题讨论】：

标签： python pandas python-datetime datetimeindex dtype

【解决方案1】：

用途：

pd.Series(pd.to_timedelta(GOOG_msg_df.index, unit = 's').time.astype(str))

【讨论】：