方法1:是在读取数据的时候,采用parse_dates=True,自动解析其中的时间数据。 方法2:使用dateuyil包中的parser.parse解析时间字符串: from dateutil.parser import parse v1 = parse('2018-09-02') print("解析后的时间格式为:",v1) 1. 2. 3. 方法3:利用pandas的to_datetime处理时间list import pandas as...
datetime.timedelta:时间差 parser.parse:日期字符串的转换 主要掌握:datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta() 日期解析方法:parser.parse datetime.date—— date日期对象 实例化语法:datetime.date(year,month,day) importdatetime# 可以写 from datetime import datetoday=datetime.date.today()pr...
下面来看一下用法,首先是 datetime, date, time 的创建。 importpendulum dt = pendulum.datetime( 2022,3,28,20,10,30) print(dt.__class__) print(dt) """ <class 'pendulum.datetime.DateTime'> 2022-03-28T20:10:30+00:00 """ # 创建的对象是 DateTime 类型 # 并且带有时区,默认是 UTC # 我...
parse主要用于时间解析,可以直接将字符串转化为时间类型 fromdateutil.parserimportparse date ='12-31-2019't = parse(date)# 将字符串转化为datetime.datetimeprint(date,type(t))# 12-31-2019 <class 'datetime.datetime'>print(parse('2020-1-1'),'\n', parse('5/1/2019'),'\n', parse('5/1/...
#coding:utf-8importdatetimefromdateutil.parserimportparsefromdateutil.relativedeltaimportrelativedeltafromloguruimportlogger as logsclassdate_transform:"""日期格式转换"""defauto(self, d):"""判断参数类型"""try:iftype(d) ==str: re=self.str_to_date(d)eliftype(d)in[datetime.datetime, datetime.date...
date_string="2022-01-01"date_format="%Y-%m-%d"date_object=datetime.strptime(date_string,date_format) 1. 2. 3. 在上面的代码中,我们将字符串date_string解析为日期对象date_object,并指定了日期格式为date_format。 5. 将日期对象转换为相应的格式 ...
>>> dt = datetime.datetime(2019, 7, 20, 10, 51, 0)>>> print(dt)2019-07-20 10:51:00 >>> dt.strftime('%d-%m-%Y %H-%M')'20-07-2019 10-51' 4.2 在 python 中将字符串转换为 datetime >>> from dateutil.parser import parse>>> print(parse('March 01, 2019'))2019-03-01 00...
#转换成datetime格式 new_d=[parse(d) for d in datestr] #统一为12/20/2018格式 d1=[d.strftime('%m/%d/%Y') for d in new_d] d2=[d.strftime('%Y%m%d') for d in new_d] d3=[d.strftime('%Y-%m-%d') for d in new_d] ...
dateparse=lambda dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y-%m')data=pd.read_csv('AirPassengers.csv',parse_dates='Month',index_col='Month',date_parser=dateparse)print data.head() read_csv时序参数 parse_dates:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的,列的名称为“月份”。 index_col:使用pandas...
date = parser.parse("29th of October, 1923") #datetime.datetime(1923, 10, 29, 0, 0) Pandas Pandas提供了三种日期数据类型: 1、Timestamp或DatetimeIndex:它的功能类似于其他索引类型,但也具有用于时间序列操作的专门函数。 t = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True) ...