Python 替换字符串Numpy列表中的单个字符

我有一个datetime64对象的Numpy数组，需要将其转换为特定的时间格式yyyy-mm-dd，HH:mm:SS.SSS Numpy有一个名为

datetime\u as\u string

的函数，它输出ISO8601（yyy-mm-ddTHH:mm:SS.SSS）时间，这与我想要的非常接近，唯一的区别是我想要一个逗号的T

有没有办法快速地把“T”换成“，”呢？以下是一个示例数据集：

offset = np.arange(0, 1000)
epoch = np.datetime64('1970-01-01T00:00:00.000')
time_objects = epoch + offset.astype('timedelta64[ms]')
time_strings = np.datetime_as_string(time_objects)

我已经成功地使用了lambda和列表理解，但从Python列表到Numpy数组的来回切换似乎有些尴尬

f = lambda x: x[:10] + ',' + x[11:]
np.array([f(x) for x in time_strings])

我知道在某些情况下，lambda可以“直接”应用于Numpy数组，但在这种情况下不起作用

f（时间字符串）

产生类型错误。有什么想法吗

我知道我可以转换回Python datetime（这是我的方向）或使用Pandas。但是

datetime\u as\u string

函数非常快，我想继续使用Numpy解决方案

---基于答案的结论--
事实证明，保罗的《施展黑魔法》比我对列表的理解快75倍，比

np.char.replace（）

快100倍。以下是三种方法的结果（所有方法都是用上述数据集初始化的，但有1000000个元素）

---

您可以使用viewcasting访问单个角色：

time_strings[...,None].view('U1')[...,10] = ','

---

更改时间字符串。

您可以使用viewcasting访问单个字符：

time_strings[...,None].view('U1')[...,10] = ','

In [309]: np.char.replace(time_strings,'T',',')                                 
Out[309]: 
array(['1970-01-01,00:00:00.000', '1970-01-01,00:00:00.001',
       '1970-01-01,00:00:00.002', '1970-01-01,00:00:00.003',
       '1970-01-01,00:00:00.004', '1970-01-01,00:00:00.005',
       '1970-01-01,00:00:00.006', '1970-01-01,00:00:00.007',
       ....

更改

时间\u字符串

到位

In [309]: np.char.replace(time_strings,'T',',')                                 
Out[309]: 
array(['1970-01-01,00:00:00.000', '1970-01-01,00:00:00.001',
       '1970-01-01,00:00:00.002', '1970-01-01,00:00:00.003',
       '1970-01-01,00:00:00.004', '1970-01-01,00:00:00.005',
       '1970-01-01,00:00:00.006', '1970-01-01,00:00:00.007',
       ....

但是@PaulPanzer的就位速度要快得多（即使它有点模糊）：

但是@PaulPanzer的就位速度要快得多（即使它有点模糊）：

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time\u strings=[x.replace（'T'，'，'）代表x个时间字符串]

有一个

np.char.replace

。虽然方便的速度并不比列表理解好多少。

time\u strings=[x.replace（'t'，'），对于x-in-time\u strings]

有一个

np.char.replace

。而便捷的速度并不比列表理解好多少。