python:将字符串转换为datetime


短而简单。我有一个像这样的日期-时间的字符串列表:

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Jun 1 2005  1:33PM
Aug 28 1999 12:00AM

我将把这些返回到数据库中适当的datetime字段中，因此我需要将它们转换为实际的datetime对象。

任何帮助(即使只是朝正确的方向踢一脚)都将受到感激。

编辑:这是通过Django的ORM进行的，所以我不能使用SQL在insert上进行转换。

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datetime.strptime是将字符串解析为datetimes的主要例程。它可以处理各种格式，格式由你给它的格式字符串决定:

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from datetime import datetime

datetime_object = datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')

得到的datetime对象是时区无关的。

链接:

用于strptime的Python文档:python2, python3

用于strptime/strftime格式字符串的Python文档:python2, python3

org对于strftime也是一个很好的参考

注:

strptime ="字符串解析时间"strftime ="字符串格式时间"今天就大声读出来吧!6个月后你就不用再找了。

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使用第三方dateutil库:

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from dateutil import parser
dt = parser.parse("Aug 28 1999 12:00AM")

它可以处理大多数日期格式，包括需要解析的格式。它比strptime更方便，因为大多数时候它都能猜出正确的格式。

它对于编写测试非常有用，因为可读性比性能更重要。

你可以安装它与:

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pip install python-dateutil
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在时间模块中查看strptime。它是strftime的倒数。

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$ python
>>> import time
>>> time.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
time.struct_time(tm_year=2005, tm_mon=6, tm_mday=1,
                 tm_hour=13, tm_min=33, tm_sec=0,
                 tm_wday=2, tm_yday=152, tm_isdst=-1)
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我做了一个项目，可以转换一些非常简洁的表达式。查看timestring。

下面是一些例子:pip install timestring

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>>> 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))
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记住这一点，您不需要在datetime转换中再次感到困惑。

datetime对象的字符串= strptime

其他格式的datetime对象= strftime

Jun 1 2005 1:33PM

等于

%b %d %Y %I:%M%p

%b Month as locale’s abbreviated name(Jun)

%d Day of the month as a zero-padded decimal number(1)

%Y Year with century as a decimal number(2015)

%I Hour (12-hour clock) as a zero-padded decimal number(01)

%M Minute as a zero-padded decimal number(33)

%p Locale’s equivalent of either AM or PM(PM)

因此，需要将strptime i-e转换为string

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>>> dates = []
>>> dates.append('Jun 1 2005  1:33PM')
>>> dates.append('Aug 28 1999 12:00AM')
>>> from datetime import datetime
>>> for d in dates:
...     date = datetime.strptime(d, '%b %d %Y %I:%M%p')
...     print type(date)
...     print date
...

输出

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<type 'datetime.datetime'>
2005-06-01 13:33:00
<type 'datetime.datetime'>
1999-08-28 00:00:00

如果您有不同格式的日期，您可以使用panda或dateutil.parse

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>>> import dateutil
>>> dates = []
>>> dates.append('12 1 2017')
>>> dates.append('1 1 2017')
>>> dates.append('1 12 2017')
>>> dates.append('June 1 2017 1:30:00AM')
>>> [parser.parse(x) for x in dates]

输出

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[datetime.datetime(2017, 12, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0), datetime.datetime(2017, 1, 12, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 1, 1, 30)]
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许多时间戳都有一个隐含的时区。为了确保您的代码能够在每个时区工作，您应该在内部使用UTC，并在每次外部对象进入系统时附加一个时区。

Python 3.2 +:

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>>> datetime.datetime.strptime(
...    "March 5, 2014, 20:13:50","%B %d, %Y, %H:%M:%S"
... ).replace(tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-3)))
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这里没有提到但很有用的东西:在一天中添加后缀。我解耦了后缀逻辑，所以你可以用它来表示任何你喜欢的数字，而不仅仅是日期。

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import time

def num_suffix(n):
    '''
    Returns the suffix for any given int
    '''
    suf = ('th','st', 'nd', 'rd')
    n = abs(n) # wise guy
    tens = int(str(n)[-2:])
    units = n % 10
    if tens > 10 and tens < 20:
        return suf[0] # teens with 'th'
    elif units <= 3:
        return suf[units]
    else:
        return suf[0] # 'th'

def day_suffix(t):
    '''
    Returns the suffix of the given struct_time day
    '''
    return num_suffix(t.tm_mday)

# Examples
print num_suffix(123)
print num_suffix(3431)
print num_suffix(1234)
print ''
print day_suffix(time.strptime("1 Dec 00","%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("2 Nov 01","%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("3 Oct 02","%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("4 Sep 03","%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("13 Nov 90","%d %b %y"))
print day_suffix(time.strptime("14 Oct 10","%d %b %y"))???????

下面是两个使用panda将格式化为字符串的日期转换为datetime的解决方案。日期对象。

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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

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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:

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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panda时间戳有很多选项，所以如果需要特殊的东西，请检查文档。

同样，除了.date之外，时间戳还有许多可以访问的属性和方法

我个人喜欢使用parser模块的解决方案，这是这个问题的第二个答案，而且很漂亮，因为您不需要构造任何字符串文字来让它工作。但是，一个缺点是它比使用strptime的公认答案慢90%。

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from dateutil import parser
from datetime import datetime
import timeit

def dt():
    dt = parser.parse("Jun 1 2005  1:33PM")
def strptime():
    datetime_object = datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')

print(timeit.timeit(stmt=dt, number=10**5))
print(timeit.timeit(stmt=strptime, number=10**5))
>10.70296801342902
>1.3627995655316933

只要您不重复做一百万次，我仍然认为parser方法更方便，并且可以自动处理大多数时间格式。

Django时区感知的datetime对象示例。

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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)

当您有USE_TZ = True时，这种转换对Django和Python非常重要:

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RuntimeWarning: DateTimeField MyModel.created received a naive datetime (2016-03-04 00:00:00) while time zone support is active.
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In [34]: import datetime

In [35]: _now = datetime.datetime.now()

In [36]: _now
Out[36]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [37]: print _now
2016-01-19 09:47:00.432000

In [38]: _parsed = datetime.datetime.strptime(str(_now),"%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

In [39]: _parsed
Out[39]: datetime.datetime(2016, 1, 19, 9, 47, 0, 432000)

In [40]: assert _now == _parsed

适用于unix / mysql格式2018-10-15 20:59:29

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from datetime import datetime

datetime_object = datetime.strptime('2018-10-15 20:59:29', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

创建一个小的实用函数，如:

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

这是多才多艺的:

如果您不传递任何参数，它将返回今天的日期。有一个默认的日期格式，您可以覆盖它。您可以轻松地修改它以返回一个datetime。

相关讨论

datetime Python模块非常适合获取日期时间和转换日期时间格式。

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import datetime

new_date_format1 = datetime.datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
new_date_format2 = datetime.datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p').strftime('%Y/%m/%d %I:%M%p')
print new_date_format1
print new_date_format2

输出:

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2005-06-01 13:33:00
2005/06/01 01:33PM

arrow为日期和时间提供了许多有用的函数。这段代码为这个问题提供了一个答案，并显示出arrow还能够方便地格式化日期和显示其他地区的信息。

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>>> import arrow
>>> dateStrings = [ 'Jun 1  2005 1:33PM', 'Aug 28 1999 12:00AM' ]
>>> for dateString in dateStrings:
...     dateString
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').datetime
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').format('ddd, Do MMM YYYY HH:mm')
...     arrow.get(dateString.replace('  ',' '), 'MMM D YYYY H:mmA').humanize(locale='de')
...
'Jun 1  2005 1:33PM'
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33, tzinfo=tzutc())
'Wed, 1st Jun 2005 13:33'
'vor 11 Jahren'
'Aug 28 1999 12:00AM'
datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0, tzinfo=tzutc())
'Sat, 28th Aug 1999 00:00'
'vor 17 Jahren'

见http://arrow.readthedocs。io / en /最近/。

在Python中>= 3.7.0，

要将YYYY-MM-DD字符串转换为datetime对象，可以使用datetime.fromisoformat。

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>>> from datetime import datetime

>>> date_string ="2012-12-12 10:10:10"
>>> print (datetime.fromisoformat(date_string))
>>> 2012-12-12 10:10:10

你可以使用easy_date来简化:

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import date_converter
converted_date = date_converter.string_to_datetime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')

如果你只想要日期格式，你可以手动转换它通过传递你的个人字段如下:

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>>> import datetime
>>> date = datetime.date(int('2017'),int('12'),int('21'))
>>> date
datetime.date(2017, 12, 21)
>>> type(date)
<type 'datetime.date'>

您可以传递拆分字符串值，将其转换为日期类型，如下所示:

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selected_month_rec = '2017-09-01'
date_formate = datetime.date(int(selected_month_rec.split('-')[0]),int(selected_month_rec.split('-')[1]),int(selected_month_rec.split('-')[2]))

您将得到日期格式的结果值。

它将有助于将字符串转换为datetime和时区

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def convert_string_to_time(date_string, timezone):
    from datetime import datetime
    import pytz
    date_time_obj = datetime.strptime(date_string[:26], '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
    date_time_obj_timezone = pytz.timezone(timezone).localize(date_time_obj)

    return date_time_obj_timezone

date = '2018-08-14 13:09:24.543953+00:00'
TIME_ZONE = 'UTC'
date_time_obj_timezone = convert_string_to_time(date, TIME_ZONE)
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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"最后登录时间"都是数据帧中的"object = string"

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<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
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Start Date           1000 non-null object

Last Login Time      1000 non-null object
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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。

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emp = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\pandas_2\\pandas\\employees.csv", parse_dates=["Start Date","Last Login Time"])
emp.info()


<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
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Start Date           1000 non-null datetime64[ns]
Last Login Time      1000 non-null datetime64[ns]
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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

看到我的答案。

在实际数据中，这是一个真正的问题:多个、不匹配的、不完整的、不一致的和多语言/区域的数据格式，常常在一个数据集中自由混合。生产代码失败是不好的，更不用说像狐狸一样快乐了。

我们需要试一试……捕获多个日期时间格式fmt1、fmt2、…，fmtn和抑制/处理所有那些不匹配的异常(来自strptime())(特别是，避免需要一个糟糕的n-deep缩进阶梯的尝试..赶上条款)。从我的解决方案

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def try_strptime(s, fmts=['%d-%b-%y','%m/%d/%Y']):
    for fmt in fmts:
        try:
            return datetime.strptime(s, fmt)
        except:
            continue

    return None # or reraise the ValueError if no format matched, if you prefer
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