如何将以下字符串转换为datetime对象?

"Jun 1 2005  1:33PM"

当前回答

使用熊猫时间戳似乎是最快的:

import pandas as pd

N = 1000

l = ['Jun 1 2005  1:33PM'] * N

list(pd.to_datetime(l, format=format))

%timeit _ = list(pd.to_datetime(l, format=format))
1.58 ms ± 21.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

其他解决方案

from datetime import datetime
%timeit _ = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, format), l))
9.41 ms ± 95.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

from dateutil.parser import parse
%timeit _ = list(map(lambda x: parse(x), l))
73.8 ms ± 1.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

如果字符串是ISO 8601字符串,请使用csio8601:

import ciso8601

l = ['2014-01-09'] * N

%timeit _ = list(map(lambda x: ciso8601.parse_datetime(x), l))
186 µs ± 4.13 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

其他回答

使用熊猫时间戳似乎是最快的:

import pandas as pd

N = 1000

l = ['Jun 1 2005  1:33PM'] * N

list(pd.to_datetime(l, format=format))

%timeit _ = list(pd.to_datetime(l, format=format))
1.58 ms ± 21.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

其他解决方案

from datetime import datetime
%timeit _ = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, format), l))
9.41 ms ± 95.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

from dateutil.parser import parse
%timeit _ = list(map(lambda x: parse(x), l))
73.8 ms ± 1.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

如果字符串是ISO 8601字符串,请使用csio8601:

import ciso8601

l = ['2014-01-09'] * N

%timeit _ = list(map(lambda x: ciso8601.parse_datetime(x), l))
186 µs ± 4.13 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

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。

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”

您还可以查看dateparser:

dateparser提供了模块,可以在几乎网页上常见的任何字符串格式。

安装:

pip install dateparser

我认为这是解析日期的最简单方法。

最直接的方法是使用dateparser.parse函数,它包含了模块中的大部分功能。

示例代码:

import dateparser

t1 = 'Jun 1 2005  1:33PM'
t2 = 'Aug 28 1999 12:00AM'

dt1 = dateparser.parse(t1)
dt2 = dateparser.parse(t2)

print(dt1)
print(dt2)

输出:

2005-06-01 13:33:00
1999-08-28 00:00:00

如果您不想明确指定字符串相对于日期时间格式的格式,可以使用此黑客绕过该步骤:

from dateutil.parser import parse

# Function that'll guess the format and convert it into the python datetime format
def update_event(start_datetime=None, end_datetime=None, description=None):
    if start_datetime is not None:
        new_start_time = parse(start_datetime)

        return new_start_time

# Sample input dates in different formats
d = ['06/07/2021 06:40:23.277000', '06/07/2021 06:40', '06/07/2021']

new = [update_event(i) for i in d]

for date in new:
    print(date)
    # Sample output dates in Python datetime object
    #   2014-04-23 00:00:00
    #   2013-04-24 00:00:00
    #   2014-04-25 00:00:00

如果要将其转换为其他日期时间格式,只需使用您喜欢的格式修改最后一行,例如date.strftime(“%Y/%m/%d%H:%m:%S.%f”):

from dateutil.parser import parse

def update_event(start_datetime=None, end_datetime=None, description=None):
    if start_datetime is not None:
        new_start_time = parse(start_datetime)

        return new_start_time

# Sample input dates in different formats
d = ['06/07/2021 06:40:23.277000', '06/07/2021 06:40', '06/07/2021']

# Passing the dates one by one through the function
new = [update_event(i) for i in d]

for date in new:
    print(date.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f'))
    # Sample output dates in required Python datetime object
    #   2021/06/07 06:40:23.277000
    #   2021/06/07 06:40:00.000000
    #   2021/06/07 00:00:00.000000

尝试运行上面的代码段以获得更好的清晰度。