Python | Pandas Timestamp.to_datetime64

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Timestamp.to_datetime64()devuelve un objeto numpy.datetime64 con precisión ‘ns’ para el objeto de marca de tiempo dado.

Sintaxis: Marca de tiempo.to_datetime64()

Parámetros: Ninguno

Retorno: objeto numpy.datetime64

Ejemplo #1: use Timestamp.to_datetime64()la función para devolver un objeto numpy.datetime64 para el objeto de marca de tiempo dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2011,  month = 11, day = 21, 
                  hour = 10, second = 49, tz = 'US/Central') 
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

Producción :

Ahora usaremos la Timestamp.to_datetime64()función para devolver un objeto numpy.datetime64 para la marca de tiempo dada.

# return numpy.datetime64 object
ts.to_datetime64()

Salida:

como podemos ver en la salida, la Timestamp.to_datetime64()función ha devuelto un objeto numpy.datetime64 para el objeto de marca de tiempo dado con precisión ‘ns’.
 
Ejemplo #2: use Timestamp.to_datetime64()la función para devolver un objeto numpy.datetime64 para el objeto de marca de tiempo dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Timestamp object
ts = pd.Timestamp(year = 2009, month = 5, day = 31, 
                  hour = 4, second = 49, tz = 'Europe/Berlin')
  
# Print the Timestamp object
print(ts)

Producción :

Ahora usaremos la Timestamp.to_datetime64()función para devolver un objeto numpy.datetime64 para la marca de tiempo dada.

# return numpy.datetime64 object
ts.to_datetime64()

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Timestamp.to_datetime64()función ha devuelto un objeto numpy.datetime64 para el objeto de marca de tiempo dado con precisión ‘ns’.