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
#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'>
其他回答
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”
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
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
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
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。