如何将含小数秒的numpy秒数组转换为datetime格式？

问题场景 #

你有一个存储一天中带小数秒数的numpy.ndarray，示例代码如下：

import numpy as np

sec = [40389.66574375, 40390.12063928, 40391.32714992, 40392.64457077, 40393.48519607, 40394.20021267]
UTCs = np.array([sec])

打印数组结果：

print(UTCs)
[[40389.66574375 40390.12063928 40391.32714992 40392.64457077
  40393.48519607 40394.20021267]]

尝试直接用np.datetime64('1970-01-01T00:00:00') + UTCs转换失败，原因是np.datetime64的加法要求增量为整数（对应指定的时间单位），而你的秒数包含小数。

解决方案 #

方法1：纯numpy实现（毫秒精度） #

因为需求是最多保留三位小数，对应毫秒精度，可以把秒数转换为整数毫秒后再进行时间运算：

import numpy as np

sec = [40389.66574375, 40390.12063928, 40391.32714992, 40392.64457077, 40393.48519607, 40394.20021267]
UTCs = np.array([sec])

# 1. 将秒数转换为整数毫秒（四舍五入保留三位小数）
ms = np.round(UTCs * 1000).astype(np.int64)
# 2. 指定起始时间为毫秒精度的datetime64
start_time = np.datetime64('1970-01-01T00:00:00', 'ms')
# 3. 计算得到datetime数组
mytime = start_time + ms

print(mytime)

输出结果：

[[1970-01-01T11:13:09.666 1970-01-01T11:13:10.121
  1970-01-01T11:13:11.327 1970-01-01T11:13:12.645
  1970-01-01T11:13:13.485 1970-01-01T11:13:14.200]]

如果需要截断小数而非四舍五入，可以把np.round换成np.floor，或者直接强制转换为整数：

# 截断方式
ms = (UTCs * 1000).astype(np.int64)

方法2：使用pandas简化操作（若允许依赖） #

如果项目中已经引入pandas，处理会更简洁：

import numpy as np
import pandas as pd

sec = [40389.66574375, 40390.12063928, 40391.32714992, 40392.64457077, 40393.48519607, 40394.20021267]
UTCs = np.array([sec])

# 直接转换并保留毫秒精度
mytime = pd.to_datetime(UTCs, unit='s', origin='1970-01-01').round('ms')
# 如需转回numpy datetime64数组
mytime_np = mytime.to_numpy()

print(mytime_np)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Swawa