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')

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.

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：

>>> 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))

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

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

创建一个小的实用程序函数，如：

def date(datestr="", format="%Y-%m-%d"):
    from datetime import datetime
    if not datestr:
        return datetime.today().date()
    return datetime.strptime(datestr, format).date()

这是足够多功能的：

如果不传递任何参数，它将返回今天的日期。有一个日期格式作为默认值，您可以覆盖它。您可以轻松地修改它以返回日期时间。