如何无循环检测替换numpy数组中pywintypes.datetime类型元素

定位pywintypes.datetime类型元素的索引 #

通过np.vectorize包装类型判断逻辑，可直接生成布尔掩码，无需手动编写遍历循环：

import numpy as np
import datetime

# 你的原始numpy数组，变量名替换为你实际使用的名称即可
arr = ... 

# 构造向量化的类型判断函数
def check_type(x):
    return isinstance(x, datetime.datetime)
vec_check = np.vectorize(check_type)

# 生成布尔掩码，值为True的位置就是pywintypes.datetime元素所在位置
mask = vec_check(arr)

# 获取对应索引，返回值为(行索引数组, 列索引数组)
indices = np.where(mask)

直接替换为指定格式字符串 #

同样用向量化逻辑包装转换规则，一步完成全数组的类型转换：

import numpy as np
import datetime

# 构造向量化的转换函数，可自定义fmt参数修改时间输出格式
def convert_time(x, fmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"):
    if isinstance(x, datetime.datetime):
        return x.strftime(fmt)
    return x
vec_convert = np.vectorize(convert_time)

# 直接得到转换后的新数组
new_arr = vec_convert(arr)

注：

1. 你提供的isinstance(x, datetime.datetime)判断逻辑可以正确识别pywintypes.datetime类型，因为该类型是Python原生datetime的子类
2. np.vectorize是Numpy提供的语法糖工具，用户侧不需要编写显式循环即可完成全数组处理
3. 转换后的数组所有元素均为字符串类型，可直接用pickle序列化，不会再出现之前的报错

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user67275