如何将以下字符串转换为datetime对象?
"Jun 1 2005 1:33PM"
如何将以下字符串转换为datetime对象?
"Jun 1 2005 1:33PM"
当前回答
您可以使用easy_date简化操作:
import date_converter
converted_date = date_converter.string_to_datetime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
其他回答
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
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。
使用熊猫时间戳似乎是最快的:
import pandas as pd
N = 1000
l = ['Jun 1 2005 1:33PM'] * N
list(pd.to_datetime(l, format=format))
%timeit _ = list(pd.to_datetime(l, format=format))
1.58 ms ± 21.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
其他解决方案
from datetime import datetime
%timeit _ = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, format), l))
9.41 ms ± 95.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
from dateutil.parser import parse
%timeit _ = list(map(lambda x: parse(x), l))
73.8 ms ± 1.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
如果字符串是ISO 8601字符串,请使用csio8601:
import ciso8601
l = ['2014-01-09'] * N
%timeit _ = list(map(lambda x: ciso8601.parse_datetime(x), l))
186 µs ± 4.13 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
将yyyy-mm-dd日期字符串映射到datetime.date对象的简短示例:
from datetime import date
date_from_yyyy_mm_dd = lambda δ : date(*[int(_) for _ in δ.split('-')])
date_object = date_from_yyyy_mm_dd('2021-02-15')
这将有助于将字符串转换为datetime和时区:
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)