如果你想将整个pandas日期时间序列转换为常规的python日期时间，你也可以使用.to_pydatetime()。

pd.date_range('20110101','20110102',freq='H').to_pydatetime()

> [datetime.datetime(2011, 1, 1, 0, 0) datetime.datetime(2011, 1, 1, 1, 0)
   datetime.datetime(2011, 1, 1, 2, 0) datetime.datetime(2011, 1, 1, 3, 0)
   ....

它还支持时区:

pd.date_range('20110101','20110102',freq='H').tz_localize('UTC').tz_convert('Australia/Sydney').to_pydatetime()

[ datetime.datetime(2011, 1, 1, 11, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' EST+11:00:00 DST>)
 datetime.datetime(2011, 1, 1, 12, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'Australia/Sydney' EST+11:00:00 DST>)
....

注意:如果你操作的是Pandas系列，你不能在整个系列上调用to_pydatetime()。你需要在每个单独的datetime64上调用.to_pydatetime()，使用一个列表理解或类似的东西:

datetimes = [val.to_pydatetime() for val in df.problem_datetime_column]

一个选项是使用str，然后使用to_datetime(或类似的方法):

In [11]: str(dt64)
Out[11]: '2012-05-01T01:00:00.000000+0100'

In [12]: pd.to_datetime(str(dt64))
Out[12]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0, tzinfo=tzoffset(None, 3600))

注意:它不等于dt，因为它变成了“偏移感知”:

In [13]: pd.to_datetime(str(dt64)).replace(tzinfo=None)
Out[13]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0)

这似乎很不优雅。

.

更新:这可以处理“讨厌的例子”:

In [21]: dt64 = numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100')

In [22]: pd.to_datetime(str(dt64)).replace(tzinfo=None)
Out[22]: datetime.datetime(2002, 6, 28, 1, 0)

这篇文章已经写了4年了，我仍然在这个转换问题上挣扎——所以在某种意义上，这个问题在2017年仍然很活跃。numpy文档没有提供简单的转换算法，这让我有些震惊，但那是另一回事了。

I have come across another way to do the conversion that only involves modules numpy and datetime, it does not require pandas to be imported which seems to me to be a lot of code to import for such a simple conversion. I noticed that datetime64.astype(datetime.datetime) will return a datetime.datetime object if the original datetime64 is in micro-second units while other units return an integer timestamp. I use module xarray for data I/O from Netcdf files which uses the datetime64 in nanosecond units making the conversion fail unless you first convert to micro-second units. Here is the example conversion code,

import numpy as np
import datetime

def convert_datetime64_to_datetime( usert: np.datetime64 )->datetime.datetime:
    t = np.datetime64( usert, 'us').astype(datetime.datetime)
return t

它只在我的机器上测试过，我的机器是Python 3.6，最近发布了2017年Anaconda发行版。我只看了标量转换，没有检查基于数组的转换，尽管我猜它会很好。我也没有查看numpy datetime64源代码，看看这个操作是否有意义。

唯一的方法，我设法转换列“日期”在熊猫dataframe包含时间信息numpy数组如下:(dataframe是从csv文件“csv .csv”读取)

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("csvIn.csv")
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
timestamps = np.array([np.datetime64(value) for dummy, value in df["date"].items()])

>>> dt64.tolist()
datetime.datetime(2012, 5, 1, 0, 0)

对于DatetimeIndex, tolist返回一个datetime对象列表。对于单个datetime64对象，它返回单个datetime对象。

转换numpy。datetime64 to datetime对象，在numpy-1.8上表示UTC时间:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy as np
>>> dt = datetime.utcnow()
>>> dt
datetime.datetime(2012, 12, 4, 19, 51, 25, 362455)
>>> dt64 = np.datetime64(dt)
>>> ts = (dt64 - np.datetime64('1970-01-01T00:00:00Z')) / np.timedelta64(1, 's')
>>> ts
1354650685.3624549
>>> datetime.utcfromtimestamp(ts)
datetime.datetime(2012, 12, 4, 19, 51, 25, 362455)
>>> np.__version__
'1.8.0.dev-7b75899'

上面的例子假设天真的datetime对象由np解释。datetime64作为UTC时间。

将datetime转换为np。Datetime64和返回(numpy-1.6):

>>> np.datetime64(datetime.utcnow()).astype(datetime)
datetime.datetime(2012, 12, 4, 13, 34, 52, 827542)

它对单个np都有效。对象和np.datetime64的numpy数组。

想想np。datetime64与np.int8、np.int16等相同，并应用相同的方法在Python对象(如int、datetime和相应的numpy对象)之间进行转换。

你的“讨厌的例子”是正确的:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy 
>>> numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100').astype(datetime)
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)
>>> numpy.__version__
'1.6.2' # current version available via pip install numpy

我可以在安装的numpy-1.8.0上重新生成long值:

pip install git+https://github.com/numpy/numpy.git#egg=numpy-dev

同样的例子:

>>> from datetime import datetime
>>> import numpy
>>> numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100').astype(datetime)
1025222400000000000L
>>> numpy.__version__
'1.8.0.dev-7b75899'

它返回long，因为对于numpy。datetime64类型.astype(datetime)等价于.astype(object)，在numpy-1.8上返回Python整数(long)。

要获取datetime对象，可以:

>>> dt64.dtype
dtype('<M8[ns]')
>>> ns = 1e-9 # number of seconds in a nanosecond
>>> datetime.utcfromtimestamp(dt64.astype(int) * ns)
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)

获取直接使用秒的datetime64:

>>> dt64 = numpy.datetime64('2002-06-28T01:00:00.000000000+0100', 's')
>>> dt64.dtype
dtype('<M8[s]')
>>> datetime.utcfromtimestamp(dt64.astype(int))
datetime.datetime(2002, 6, 28, 0, 0)

numpy文档说datetime API是实验性的，在未来的numpy版本中可能会改变。