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          18. Geschäftskontinuität und Datenwiederherstellung
          19. Leistungsoptimierung
          20. Kosten und Abrechnung

          modin.pandas.DatetimeIndex.to_pydatetime¶

          DatetimeIndex.to_pydatetime() → ndarray[source]¶

          Return a ndarray of datetime.datetime objects.

          Return type:

          numpy.ndarray

          Examples

          >>> idx = pd.date_range('2018-02-27', periods=3)
          >>> idx.to_pydatetime()  
          array([datetime.datetime(2018, 2, 27, 0, 0),
                 datetime.datetime(2018, 2, 28, 0, 0),
                 datetime.datetime(2018, 3, 1, 0, 0)], dtype=object)
          

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