这里没有提到但很有用的一点：在当天添加后缀。我解耦了后缀逻辑，这样你就可以将它用于任何你喜欢的数字，而不仅仅是日期。

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"))​​​​​​​

datetime.strptime将用户指定格式的输入字符串解析为时区原始日期时间对象：

>>> from datetime import datetime
>>> datetime.strptime('Jun 1 2005  1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33)

要使用现有的datetime对象获取日期对象，请使用.date（）对其进行转换：

>>> datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date()
date(2005, 6, 1)

链接：

strptime文档：Python 2、Python 3strptime/strftime格式字符串文档：Python 2，Python 3strftime.org格式字符串备忘单

笔记：

strptime=“字符串解析时间”strftime=“字符串格式时间”

与Javed的回答类似，我只是想要字符串中的日期-所以结合Simon和Javed逻辑，我们得到：

from dateutil import parser
import datetime

s = '2021-03-04'

parser.parse(s).date()

输出

日期时间日期（2021 3月4日）

看看我的答案。

在真实数据中，这是一个真正的问题：多个、不匹配、不完整、不一致和多语言/地区日期格式，通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高兴异常了。

我们需要尝试。。。捕获多个日期时间格式fmt1，fmt2，。。。，fmtn和抑制/处理所有不匹配的异常（来自strptime（））（特别是，避免需要try…catch子句的yukky-n-deep缩进阶梯）。从我的解决方案

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

记住这一点，您不需要再次在日期时间转换中感到困惑。

日期时间对象字符串=strptime

datetime对象转换为其他格式=strftime

2005年6月1日下午1:33

等于

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

%b月作为区域设置的缩写名称（Jun）%d月份的日期，以零填充的小数（1）表示%Y年，以世纪为小数（2015年）%I小时（12小时时钟）为零填充小数（01）%M分钟作为零填充十进制数字（33）%p Locale相当于AM或PM（PM）

所以您需要strptime i-e将字符串转换为

>>> 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

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

如果您有不同的日期格式，您可以使用panda或dateutil.parse

>>> 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

[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)]

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