我想知道你是否需要所有这些转换工作。使用正确的时间单位，datetime64可以直接生成datetime对象。
我不确定你的when变量，但让我们假设它来自pandas，类似于DatetimeIndex：

In [56]: time = pandas.date_range('6/28/2013', periods=5, freq='5D')
In [57]: time
Out[57]: 
DatetimeIndex(['2013-06-28', '2013-07-03', '2013-07-08', '2013-07-13',
               '2013-07-18'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='5D')

等价的numpy数组

In [58]: time.values
Out[58]: 
array(['2013-06-28T00:00:00.000000000', '2013-07-03T00:00:00.000000000',
       '2013-07-08T00:00:00.000000000', '2013-07-13T00:00:00.000000000',
       '2013-07-18T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
In [59]: time.values.tolist()
Out[59]: 
[1372377600000000000,
 1372809600000000000,
 1373241600000000000,
 1373673600000000000,
 1374105600000000000]

使用[ns]，结果是一个大整数，某种类型的“时间戳”。但是如果我将时间单位转换为秒，甚至微秒（us）：

In [60]: time.values.astype('datetime64[s]')
Out[60]: 
array(['2013-06-28T00:00:00', '2013-07-03T00:00:00',
       '2013-07-08T00:00:00', '2013-07-13T00:00:00',
       '2013-07-18T00:00:00'], dtype='datetime64[s]')
In [61]: time.values.astype('datetime64[s]').tolist()
Out[61]: 
[datetime.datetime(2013, 6, 28, 0, 0),
 datetime.datetime(2013, 7, 3, 0, 0),
 datetime.datetime(2013, 7, 8, 0, 0),
 datetime.datetime(2013, 7, 13, 0, 0),
 datetime.datetime(2013, 7, 18, 0, 0)]

结果是datetime对象的列表。

我更喜欢这种解决方法，因为有时np.datetime64具有不同的分辨率

def ___convert_to_datetime(d):
    return datetime.strptime(np.datetime_as_string(d,unit='s'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')

对于时间戳

def ___convert_to_ts(d):
    return datetime.strptime(np.datetime_as_string(d,unit='s'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').timestamp()

比如说

import numpy as np
from datetime import datetime

def ___convert_to_datetime(d):
  return datetime.strptime(np.datetime_as_string(d,unit='s'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')


def ___convert_to_ts(d):
  return datetime.strptime(np.datetime_as_string(d,unit='s'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S').timestamp()

print(___convert_to_datetime(np.datetime64('2005-02-25')))

my_ns_date = np.datetime64('2009') + np.timedelta64(20, 'ns')

print(my_ns_date)

print(___convert_to_datetime(my_ns_date))

输出将是
2005-02-25 00：00：00
2009-01-01T00：00：00.00000020
2009-01-01 00：00：00

def myfunc(lat, lon, when):
    ts = (when - np.datetime64('1970-01-01T00:00:00Z','s')) / np.timedelta64(1, 's')
    date = datetime.utcfromtimestamp(ts)
    print("Numpy date= ", when, " Python date= ", date)
    return float(90) - next_func(lat, lon, date)

试试这个代码
要将numpy datetime64[ns]转换为python datetime，只需尝试以下代码段

from datetime import datetime
datetime.utcfromtimestamp('your_time_stamp')

如果你只是想查询另一个日期，你可以把日期写成字符串：

df[df['Date'] < '2011-08-01']