Use:

emp = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\pandas_2\\pandas\\employees.csv")
emp.info()

它显示“开始日期时间”列和“上次登录时间”都是数据帧中的“对象=字符串”：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 8 columns):
First Name           933 non-null object
Gender               855 non-null object

    Start Date           1000 non-null object

    Last Login Time      1000 non-null object

Salary               1000 non-null int64
Bonus %              1000 non-null float64
Senior Management    933 non-null object
Team                 957 non-null object
dtypes: float64(1), int64(1), object(6)
memory usage: 62.6+ KB

通过使用read_csv中的parse_dates选项，可以将字符串datetime转换为panda datetime格式。

emp = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\pandas_2\\pandas\\employees.csv", parse_dates=["Start Date", "Last Login Time"])
emp.info()

输出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 8 columns):
First Name           933 non-null object
Gender               855 non-null object

     Start Date           1000 non-null datetime64[ns]
     Last Login Time      1000 non-null datetime64[ns]

Salary               1000 non-null int64
Bonus %              1000 non-null float64
Senior Management    933 non-null object
Team                 957 non-null object
dtypes: datetime64[ns](2), float64(1), int64(1), object(4)
memory usage: 62.6+ KB

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。

Python>=3.7

要将YYYY-MM-DD字符串转换为datetime对象，可以使用datetime.fromisoformat。

from datetime import datetime

date_string = "2012-12-12 10:10:10"
print (datetime.fromisoformat(date_string))
2012-12-12 10:10:10

文档中的注意事项：

这不支持解析任意的ISO 8601字符串-它只是作为datetime.isoformat（）的反操作。第三方包dateutil中提供了一个功能更全面的ISO 8602解析器dateutil.parser.isorse。

查看时间模块中的strptime。它是strftime的逆。

$ python
>>> import time
>>> my_time = time.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
time.struct_time(tm_year=2005, tm_mon=6, tm_mday=1,
                 tm_hour=13, tm_min=33, tm_sec=0,
                 tm_wday=2, tm_yday=152, tm_isdst=-1)

timestamp = time.mktime(my_time)
# convert time object to datetime
from datetime import datetime
my_datetime = datetime.fromtimestamp(timestamp)
# convert time object to date
from datetime import date
my_date = date.fromtimestamp(timestamp)

datetime.strptime将用户指定格式的输入字符串解析为时区原始日期时间对象：

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33)

要使用现有的datetime对象获取日期对象，请使用.date（）对其进行转换：

>>> datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date()
date(2005, 6, 1)

链接：

strptime文档：Python 2、Python 3strptime/strftime格式字符串文档：Python 2，Python 3strftime.org格式字符串备忘单

笔记：

strptime=“字符串解析时间”strftime=“字符串格式时间”

这将有助于将字符串转换为datetime和时区：

def convert_string_to_time(date_string, timezone):

    from datetime import datetime
    import pytz

    date_time_obj = datetime.strptime(date_string[:26], '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
    date_time_obj_timezone = pytz.timezone(timezone).localize(date_time_obj)

    return date_time_obj_timezone

date = '2018-08-14 13:09:24.543953+00:00'
TIME_ZONE = 'UTC'
date_time_obj_timezone = convert_string_to_time(date, TIME_ZONE)