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
我已经完成了一个项目,可以转换一些非常整洁的表达式。查看时间字符串。
以下是一些示例:
pip install timestring
>>> import timestring
>>> timestring.Date('monday, aug 15th 2015 at 8:40 pm')
<timestring.Date 2015-08-15 20:40:00 4491909392>
>>> timestring.Date('monday, aug 15th 2015 at 8:40 pm').date
datetime.datetime(2015, 8, 15, 20, 40)
>>> timestring.Range('next week')
<timestring.Range From 03/10/14 00:00:00 to 03/03/14 00:00:00 4496004880>
>>> (timestring.Range('next week').start.date, timestring.Range('next week').end.date)
(datetime.datetime(2014, 3, 10, 0, 0), datetime.datetime(2014, 3, 14, 0, 0))
其他回答
如果您的字符串是ISO 8601格式,并且您有Python 3.7+,则可以使用以下简单代码:
import datetime
aDate = datetime.date.fromisoformat('2020-10-04')
日期和
import datetime
aDateTime = datetime.datetime.fromisoformat('2020-10-04 22:47:00')
用于包含日期和时间的字符串。如果包含时间戳,函数datetime.datetime.isoformat()支持以下格式:
YYYY-MM-DD[*HH[:MM[:SS[.fff[fff]]]][+HH:MM[:SS[.ffffff]]]]
其中*匹配任何单个字符。另请参见此处和此处。
将yyyy-mm-dd日期字符串映射到datetime.date对象的简短示例:
from datetime import date
date_from_yyyy_mm_dd = lambda δ : date(*[int(_) for _ in δ.split('-')])
date_object = date_from_yyyy_mm_dd('2021-02-15')
arrow为日期和时间提供了许多有用的函数。这段代码为这个问题提供了答案,并表明箭头还能够轻松格式化日期并显示其他地区的信息。
>>> import arrow
>>> dateStrings = [ 'Jun 1 2005 1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM' ]
>>> for dateString in dateStrings:
... dateString
... arrow.get(dateString.replace(' ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').datetime
... arrow.get(dateString.replace(' ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').format('ddd, Do MMM YYYY HH:mm')
... arrow.get(dateString.replace(' ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').humanize(locale='de')
...
'Jun 1 2005 1:33PM'
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33, tzinfo=tzutc())
'Wed, 1st Jun 2005 13:33'
'vor 11 Jahren'
'Aug 28 1999 12:00AM'
datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0, tzinfo=tzutc())
'Sat, 28th Aug 1999 00:00'
'vor 17 Jahren'
看见http://arrow.readthedocs.io/en/latest/了解更多信息。
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
我个人喜欢使用解析器模块的解决方案,这是这个问题的第二个答案,非常漂亮,因为您不必构造任何字符串文字就能使其工作。但是,一个缺点是它比strptime的公认答案慢了90%。
from dateutil import parser
from datetime import datetime
import timeit
def dt():
dt = parser.parse("Jun 1 2005 1:33PM")
def strptime():
datetime_object = datetime.strptime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
print(timeit.timeit(stmt=dt, number=10**5))
print(timeit.timeit(stmt=strptime, number=10**5))
输出:
10.702968013429021.3627995655316933
只要你不反复做一百万次,我仍然认为解析器方法更方便,并且可以自动处理大多数时间格式。