(date_str, date_format="%Y-%m-%d"): try: date_obj = datetime.strptime(date_str, date_format) return date_obj.strftime("%Y-%m-%d") except ValueError: return f"无法解析日期字符串 {date_str}" # 使用函数 result = convert_to_yyyy_mm_dd("2023-04-01") print(result) # 输出: 2023-...
也可输入datetime对象dt.datetime #转为dateime类型dt.naive #转为当地时区的datetime类型dt.floor('hour') #从小时处截断,小时之后的数清零d1.replace(hour=3)d1.shift(weeks=+4) #当前时间4周后d1.to('Asia/Shanghai') #换时区dt.format('YYYY-MM-DD')...
就可以得到yyyy-MM-dd HH:mm:ss日期格式。如果时间戳是负数,用这个: date =str(datetime.datetime(1970,1,1) + datetime.timedelta(seconds=int(date))) (时间戳是围绕1970年1月1日前后的,不多解释了) 做个小结:日期之间的转化方式实在是太多了,可以用time,可以用datetime,还可以用pandas,真的没必要全部总...
使用pd.to_datetime函数,我们将日期列转换为日期类型。通过指定format参数为'%Y%m%d',我们告诉函数输入日期的格式是年份(4位数)、月份和日期。 使用dt.strftime函数,我们将日期列的格式更改为yyyy-mm-dd。通过指定'%Y-%m-%d'作为参数,我们告诉函数输出日期的格式是年份、月份和日期,用短横线分隔。 腾讯云...
在Python中,您可以使用datetime模块中的datetime.strptime方法将日期字符串转换为datetime对象,然后使用strftime方法将datetime对象格式化为指定格式的日期字符串。以下是一个示例: from datetime import datetime # 假设我们有一个日期字符串,格式为'YYYY-MM-DD' ...
1)datetime –允许我们一起操作时间和日期(月,日,年,小时,秒,微秒)。 2)日期 –使我们可以独立于时间(月,日,年)操纵日期。 3)时间 –允许我们独立于日期(小时,分钟,秒,微秒)操纵时间。 4)timedelta -甲 持续时间 的用于操作的日期和测量时间。
csv 的默认格式是 dd/mm/yyyy。当我通过 df['Date']=pd.to_datetime(df['Date']) 将其转换为日期时间时,它会将格式更改为 mm//dd/yyyy。 然后,我使用 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.strftime('%d/%m/%Y') 转换为 dd/mm/yyyy,但是,它们是字符串(对象)格式。但是,我需要将它们...
utcfromtimestamp(timestamp):根据时间戮创建一个datetime对象; combine(date, time):根据date和time,创建一个datetime对象; strptime(date_string, format):将格式字符串转换为datetime对象; from datetime import datetime import time print('datetime.max:', datetime.max) ...
import datetime timestamp = 1687565839 # 时间戳，单位为s utc_time = datetime.datetime.utcfrom...
var date = str.replace(reg,"$1年$2月$3日"); alert(date); 2.转换为yyyy/MM/dd/ var...