从datetime列中提取月日作为数组

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将datetime列转换为字符串格式，以便进行处理。可以使用编程语言中的日期时间格式化函数或方法来实现。
2. 使用字符串处理函数或方法，提取月份和日期部分。具体的提取方法取决于所使用的编程语言和字符串处理函数的特性。一种常见的方法是使用正则表达式或字符串切割函数。
3. 将提取的月份和日期部分存储到一个数组中，以便后续使用。数组的具体实现方式也取决于所使用的编程语言。

以下是一个示例，展示了如何使用Python语言实现从datetime列中提取月日作为数组的过程：

import pandas as pd

# 假设有一个包含datetime列的数据集
data = {'datetime': ['2022-01-01 10:30:00', '2022-02-15 14:45:00', '2022-03-20 09:15:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将datetime列转换为字符串格式
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 提取月份和日期部分
df['month'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.month
df['day'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.day

# 将提取的月份和日期部分存储到数组中
month_array = df['month'].to_numpy()
day_array = df['day'].to_numpy()

print(month_array)
print(day_array)

在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理数据。首先，我们将datetime列转换为字符串格式，并使用pd.to_datetime()函数将其转换为日期时间类型。然后，我们使用dt.strftime()函数将日期时间类型转换为字符串格式，只保留年月日部分。接下来，我们使用pd.to_datetime().dt.month和pd.to_datetime().dt.day函数分别提取月份和日期部分，并将它们存储到新的列中。最后，我们使用to_numpy()函数将提取的月份和日期部分转换为数组，并打印输出。

请注意，这只是一个示例，具体的实现方法可能因所使用的编程语言和库而有所不同。在实际应用中，您可以根据自己的需求和环境选择适合的方法和工具。