<type 'datetime.datetime'> t1: 2019-02-24 19:36:20-05:00 如果不想要时区: d = '2018-11-29T06:34Z' t = dateutil.parser.parse(d, ignoretz=True) print 'time: ', t print type(t) time: 2018-11-29 06:34:00 <type 'datetime.datetime'> 2. 把datetime格式转为string,最简单的...
下面是一个完整的示例,将字符串转换为日期并输出不同格式的日期: fromdatetimeimportdatetime date_string="2022-01-01"date_format="%Y-%m-%d"date_object=datetime.strptime(date_string,date_format)year=date_object.strftime("%Y")formatted_date=date_object.strftime("%Y年%m月%d日")print("日期对象:",da...
datetime.datetime(2023, 11, 11, 0, 0)datetime.datetime(2023, 11, 11, 0, 0) dateutil模块的parser.parse(string)方法 fromdateutilimportparserparser.parse(str1)parser.parse(str2)parser.parse(str3) Output: datetime.datetime(2023, 11, 11, 0, 0) datetime.datetime(2023, 11, 11, 0, 0) d...
import datetime, time hallo_ween2016 = datetime.datetime(2016,10,31,0,0,0) while datetime.datetime.now() < hallo_ween2016: time.sleep(1) 1. 2. 3. 4. 5. 将datetime对象转换为字符串: 利用strftime()方法,可以将datetime对象显示为字符串。(strftime()函数名中的f表示格式,format) strftime(form...
dateutil的parser类用于更方便地从字符串解析为datetime对象,parser.parse(string)可以从各种类型的字符串例如一句自然语言中解析出日期,但输入的参数string必须是字符串,输入时间戳不行(这个和下面提到的Arrow等库不同)。因为解析为datetime类型的对象,所以可以使用datetime的各种方法和属性,例如需要知道是哪一年仍然使用dt...
f==format p==parse 1、获取当前时间(日期格式) fromdatetimeimportdatetime datetime.now() #输出 datetime.datetime(2019, 9, 12, 20, 17, 15, 426867) 2、由日期格式转化为字符串格式的函数为: datetime.datetime.strftime() datetime.now().strftime('%b-%m-%y %H:%M:%S') ...
string, format -> new datetime parsed from a string (like time.strptime()) #Case In [6]: datetime.strptime("8 May, 2019", "%d %B, %Y") Out[6]: datetime.datetime(2019, 5, 8, 0, 0) 本函数的工作是parse a string to produce a time object。strptime 的字面含义读起来却像是毫无意义...
time.strptime parses stringandreturns it in struct_timeformat: time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=8, tm_mday=6, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=218, tm_isdst=-1) datetime 模块 与time模块类似,datetime模块包含处理日期和时间所必需的所有方法。
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) ...