如何将以下字符串转换为datetime对象?
"Jun 1 2005 1:33PM"
如何将以下字符串转换为datetime对象?
"Jun 1 2005 1:33PM"
当前回答
看看我的答案。
在真实数据中,这是一个真正的问题:多个、不匹配、不完整、不一致和多语言/地区日期格式,通常在一个数据集中自由混合。生产代码失败是不好的,更不用说像狐狸一样高兴异常了。
我们需要尝试。。。捕获多个日期时间格式fmt1,fmt2,。。。,fmtn和抑制/处理所有不匹配的异常(来自strptime())(特别是,避免需要try…catch子句的yukky-n-deep缩进阶梯)。从我的解决方案
def try_strptime(s, fmts=['%d-%b-%y','%m/%d/%Y']):
for fmt in fmts:
try:
return datetime.strptime(s, fmt)
except:
continue
return None # or reraise the ValueError if no format matched, if you prefer
其他回答
#Convert String to datetime
>>> x=datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date()
>>> print(x,type(x))
2005-06-01 00:00:00 <class 'datetime.datetime'>
#Convert datetime to String (Reverse above process)
>>> y=x.strftime('%b %d %Y')
>>> print(y,type(y))
Jun 01 2005 <class 'str'>
Django时区感知日期时间对象示例。
import datetime
from django.utils.timezone import get_current_timezone
tz = get_current_timezone()
format = '%b %d %Y %I:%M%p'
date_object = datetime.datetime.strptime('Jun 1 2005 1:33PM', format)
date_obj = tz.localize(date_object)
当USE_TZ=True时,这种转换对于Django和Python非常重要:
RuntimeWarning: DateTimeField MyModel.created received a naive datetime (2016-03-04 00:00:00) while time zone support is active.
使用第三方dateutil库:
from dateutil import parser
parser.parse("Aug 28 1999 12:00AM") # datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)
它可以处理大多数日期格式,并且比strptime更方便,因为它通常猜测正确的格式。它对于编写测试也非常有用,因为可读性比性能更重要。
安装时使用:
pip install python-dateutil
与Javed的回答类似,我只是想要字符串中的日期-所以结合Simon和Javed逻辑,我们得到:
from dateutil import parser
import datetime
s = '2021-03-04'
parser.parse(s).date()
输出
日期时间日期(2021 3月4日)
以下是使用Pandas将格式化为字符串的日期转换为datetime.date对象的两种解决方案。
import pandas as pd
dates = ['2015-12-25', '2015-12-26']
# 1) Use a list comprehension.
>>> [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]
# 2) Convert the dates to a DatetimeIndex and extract the python dates.
>>> pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
[datetime.date(2015, 12, 25), datetime.date(2015, 12, 26)]
计时
dates = pd.DatetimeIndex(start='2000-1-1', end='2010-1-1', freq='d').date.tolist()
>>> %timeit [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)]
# 100 loops, best of 3: 3.11 ms per loop
>>> %timeit pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist()
# 100 loops, best of 3: 6.85 ms per loop
下面是如何转换OP的原始日期时间示例:
datetimes = ['Jun 1 2005 1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM']
>>> pd.to_datetime(datetimes).to_pydatetime().tolist()
[datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33),
datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)]
使用to_datetime将字符串转换为Pandas时间戳有很多选项,因此如果需要任何特殊信息,请查看文档。
同样,除了.date之外,时间戳还有许多可以访问的财产和方法