我个人喜欢使用解析器模块的解决方案，这是这个问题的第二个答案，非常漂亮，因为您不必构造任何字符串文字就能使其工作。但是，一个缺点是它比strptime的公认答案慢了90%。

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))

输出：

10.702968013429021.3627995655316933

只要你不反复做一百万次，我仍然认为解析器方法更方便，并且可以自动处理大多数时间格式。

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

如果您的字符串是ISO 8601格式，并且您有Python 3.7+，则可以使用以下简单代码：

import datetime

aDate = datetime.date.fromisoformat('2020-10-04')

日期和

import datetime

aDateTime = datetime.datetime.fromisoformat('2020-10-04 22:47:00')

用于包含日期和时间的字符串。如果包含时间戳，函数datetime.datetime.isoformat（）支持以下格式：

YYYY-MM-DD[*HH[:MM[:SS[.fff[fff]]]][+HH:MM[:SS[.ffffff]]]]

其中*匹配任何单个字符。另请参见此处和此处。

如果您不想明确指定字符串相对于日期时间格式的格式，可以使用此黑客绕过该步骤：

from dateutil.parser import parse

# Function that'll guess the format and convert it into the python datetime format
def update_event(start_datetime=None, end_datetime=None, description=None):
    if start_datetime is not None:
        new_start_time = parse(start_datetime)

        return new_start_time

# Sample input dates in different formats
d = ['06/07/2021 06:40:23.277000', '06/07/2021 06:40', '06/07/2021']

new = [update_event(i) for i in d]

for date in new:
    print(date)
    # Sample output dates in Python datetime object
    #   2014-04-23 00:00:00
    #   2013-04-24 00:00:00
    #   2014-04-25 00:00:00

如果要将其转换为其他日期时间格式，只需使用您喜欢的格式修改最后一行，例如date.strftime（“%Y/%m/%d%H:%m:%S.%f”）：

from dateutil.parser import parse

def update_event(start_datetime=None, end_datetime=None, description=None):
    if start_datetime is not None:
        new_start_time = parse(start_datetime)

        return new_start_time

# Sample input dates in different formats
d = ['06/07/2021 06:40:23.277000', '06/07/2021 06:40', '06/07/2021']

# Passing the dates one by one through the function
new = [update_event(i) for i in d]

for date in new:
    print(date.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f'))
    # Sample output dates in required Python datetime object
    #   2021/06/07 06:40:23.277000
    #   2021/06/07 06:40:00.000000
    #   2021/06/07 00:00:00.000000

尝试运行上面的代码段以获得更好的清晰度。

使用第三方dateutil库：

from dateutil import parser
parser.parse("Aug 28 1999 12:00AM")  # datetime.datetime(1999, 8, 28, 0, 0)

它可以处理大多数日期格式，并且比strptime更方便，因为它通常猜测正确的格式。它对于编写测试也非常有用，因为可读性比性能更重要。

安装时使用：

pip install python-dateutil

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