如何将以下字符串转换为日期时间对象？
"Jun 1 2005 1:33PM"
strptime() 会让你发疯，除非你把它包起来。查看我的答案，基于 Or Weis answer to this
datetime.strptime 正如其他人所提到的。对于那些喜欢视频解释的人，see here。
datetime.strptime 是将字符串解析为日期时间的主要例程。它可以处理各种格式，格式由您给它的格式字符串确定：
from datetime import datetime
datetime_object = datetime.strptime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
生成的 datetime 对象是时区朴素的。
链接：
strptime 的 Python 文档：Python 2、Python 3
strptime/strftime 格式字符串的 Python 文档：Python 2、Python 3
strftime.org 也是 strftime 的一个非常好的参考
笔记：
strptime = "字符串解析时间"
strftime = "字符串格式化时间"
今天大声朗读它，您将不必在 6 个月内再次搜索它。
此外，正如@Izkata 发表的评论中所见，如果您想要一个日期而不是日期时间，那么通过 datetime 可以很好地处理它：
datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date() == date(2005, 6, 1)
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，包括您需要解析的日期格式。它比 strptime 更方便，因为它大部分时间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。
您可以使用以下方式安装它：
pip install python-dateutil
June 2009 而不是 12 June 2009，则它会假定任意一天。没有月份的日期也是如此。
查看 time 模块中的 strptime。它是 strftime 的倒数。
$ python
>>> import time
>>> my_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)
timestamp = time.mktime(my_time)
# convert time object to datetime
from datetime import datetime
my_datetime = datetime.fromtimestamp(timestamp)
# convert time object to date
from datetime import date
my_date = date.fromtimestamp(timestamp)
蟒蛇> = 3.7
要将 YYYY-MM-DD 字符串转换为日期时间对象，可以使用 datetime.fromisoformat。
from datetime import datetime
date_string = "2012-12-12 10:10:10"
print (datetime.fromisoformat(date_string))
2012-12-12 10:10:10
来自文档的警告：
这不支持解析任意 ISO 8601 字符串 - 它仅用作 datetime.isoformat() 的逆操作。第三方包 dateutil 中提供了功能更全的 ISO 8601 解析器 dateutil.parser.isoparse。
fromisoformat() 似乎返回时区不知道日期时间格式。所以从 datetime.datetime.now() 中减去会给你错误。看到这个，stackoverflow.com/questions/4530069/…
我已经整理了一个可以转换一些非常简洁的表达式的项目。查看 timestring。
以下是一些示例：
点安装时间字符串
>>> 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))
记住这一点，您就不必再在日期时间转换中感到困惑了。
日期时间对象的字符串 = strptime
其他格式的日期时间对象 = strftime
Jun 1 2005 1:33PM
等于
%b %d %Y %I:%M%p
%b 月份作为区域设置的缩写名称（Jun） %d 月份中的某天，作为零填充的十进制数字（1） %Y 年份，世纪作为十进制数字（2015） %I 小时（12 小时制）作为零- 填充十进制数 (01) %M 分钟作为零填充十进制数 (33) %p 区域设置等效于 AM 或 PM(PM)
所以你需要 strptime 即将 string 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
如果你有不同格式的日期，你可以使用 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)]
许多时间戳都有隐含的时区。为确保您的代码在每个时区都能正常工作，您应该在内部使用 UTC 并在每次外来对象进入系统时附加一个时区。
Python 3.2+：
>>> datetime.datetime.strptime(
... "March 5, 2014, 20:13:50", "%B %d, %Y, %H:%M:%S"
... ).replace(tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-3)))
这假设您知道偏移量。如果您不知道，但您知道例如位置，您可以使用 pytz 包查询 IANA time zone database 的偏移量。我将在这里以德黑兰为例，因为它有半小时的偏移量：
>>> tehran = pytz.timezone("Asia/Tehran")
>>> local_time = tehran.localize(
... datetime.datetime.strptime("March 5, 2014, 20:13:50",
... "%B %d, %Y, %H:%M:%S")
... )
>>> local_time
datetime.datetime(2014, 3, 5, 20, 13, 50, tzinfo=<DstTzInfo 'Asia/Tehran' +0330+3:30:00 STD>)
如您所见，pytz 已确定该特定日期的偏移量为 +3:30。您现在可以将其转换为 UTC 时间，它将应用偏移量：
>>> utc_time = local_time.astimezone(pytz.utc)
>>> utc_time
datetime.datetime(2014, 3, 5, 16, 43, 50, tzinfo=<UTC>)
请注意，采用时区之前的日期会给您带来奇怪的偏移量。这是因为 IANA 已决定使用 Local Mean Time：
>>> chicago = pytz.timezone("America/Chicago")
>>> weird_time = chicago.localize(
... datetime.datetime.strptime("November 18, 1883, 11:00:00",
... "%B %d, %Y, %H:%M:%S")
... )
>>> weird_time.astimezone(pytz.utc)
datetime.datetime(1883, 11, 18, 7, 34, tzinfo=<UTC>)
奇怪的“7 小时 34 分钟”来源于芝加哥的经度。我使用了这个时间戳，因为它正好在 standardized time was adopted in Chicago 之前。
如果你的字符串是 ISO8601 格式并且你有 Python 3.7+，你可以使用下面的简单代码：
import datetime
aDate = datetime.date.fromisoformat('2020-10-04')
对于日期和
import datetime
aDateTime = datetime.datetime.fromisoformat('2020-10-04 22:47:00')
对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。另请参阅 here 和 here
以下是使用 Pandas 将格式化为字符串的日期转换为 datetime.date 对象的两种解决方案。
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
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
以下是如何转换 OP 的原始日期时间示例：
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 Pandas 时间戳的选项有很多，因此如果您需要任何特殊内容，请检查 docs。
同样，除了 .date 之外，时间戳还有许多 properties and methods 可以访问
pd.DatetimeIndex(dates).date.tolist() 的运行速度比 [d.date() for d in pd.to_datetime(dates)] 快大约 3 倍。
我个人喜欢使用 parser 模块的解决方案，它是该问题的第二个答案并且很漂亮，因为您不必构造任何字符串文字即可使其正常工作。 但是，一个缺点是它比 strptime 接受的答案慢 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))
>10.70296801342902
>1.3627995655316933
只要您不一遍又一遍地这样做 一百万 次，我仍然认为 parser 方法更方便，并且会自动处理大部分时间格式。
这里没有提到但很有用的东西：给一天添加一个后缀。我将后缀逻辑解耦，因此您可以将其用于您喜欢的任何数字，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"))
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
Django 时区感知日期时间对象示例。
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)
当您拥有 USE_TZ = True 时，这种转换对于 Django 和 Python 非常重要：
RuntimeWarning: DateTimeField MyModel.created received a naive datetime (2016-03-04 00:00:00) while time zone support is active.
创建一个小的实用程序函数，例如：
def date(datestr="", format="%Y-%m-%d"):
from datetime import datetime
if not datestr:
return datetime.today().date()
return datetime.strptime(datestr, format).date()
这足够多才多艺：
如果您不传递任何参数，它将返回今天的日期。
您可以覆盖默认的日期格式。
您可以轻松修改它以返回日期时间。
它有助于将字符串转换为日期时间以及时区
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)
箭头为日期和时间提供了许多有用的功能。这段代码提供了问题的答案，并表明箭头还能够轻松地格式化日期并显示其他语言环境的信息。
>>> 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'
有关更多信息，请参见http://arrow.readthedocs.io/en/latest/。
您还可以查看dateparser
dateparser 提供模块以轻松解析网页上常见的几乎任何字符串格式的本地化日期。
安装：
$ pip install dateparser
我认为这是解析日期的最简单方法。
最直接的方法是使用 dateparser.parse 函数，它包含了模块中的大部分功能。
示例代码：
import dateparser
t1 = 'Jun 1 2005 1:33PM'
t2 = 'Aug 28 1999 12:00AM'
dt1 = dateparser.parse(t1)
dt2 = dateparser.parse(t2)
print(dt1)
print(dt2)
输出：
2005-06-01 13:33:00
1999-08-28 00:00:00
您可以使用 easy_date 来简化：
import date_converter
converted_date = date_converter.string_to_datetime('Jun 1 2005 1:33PM', '%b %d %Y %I:%M%p')
如果您只想要日期格式，那么您可以通过传递您的各个字段来手动转换它，例如：
>>> 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以将其转换为日期类型，例如：
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]))
您将获得日期格式的结果值。
与上面的 Javed 类似，我只想要字符串中的日期 - 所以结合 Simon 和 Javed 的逻辑（上图）我们得到：
from dateutil import parser
import datetime
s='2021-03-04'
parser.parse(s).date()
输出
datetime.date(2021, 3, 4)
似乎使用 pandas Timestamp 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 ISO8601 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)
如果您don't想要explicitly specify您的字符串在日期时间格式方面属于哪个format，您可以使用此hack to by pass that step：-
from dateutil.parser import parse
# function that'll guess the format and convert it into 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 format
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
如果您想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 format
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 snipet 以获得更好的清晰度。谢谢
请参阅my answer。
在现实世界的数据中，这是一个真正的问题：多种、不匹配、不完整、不一致和多语言/地区的日期格式，通常在一个数据集中自由混合。生产代码失败是不行的，更不用说像狐狸一样高兴异常。
我们需要尝试...捕获多种日期时间格式 fmt1、fmt2、...、fmtn 并抑制/处理所有不匹配的异常（来自 strptime()）（特别是避免需要 yukky n-deep 缩进try..catch 子句的阶梯）。来自my solution
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
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”都是数据框中的“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
开始日期 1000 非空对象 上次登录时间 1000 非空对象
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，您可以将字符串日期时间转换为 pandas 日期时间格式。
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
开始日期 1000 非空 datetime64[ns] 上次登录时间 1000 非空 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
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')
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date而不是datetime，通过datetime可以很好地处理它：datetime.strptime('Jun 1 2005', '%b %d %Y').date() == date(2005, 6, 1)datetime对象：from datetime import timezone; datetime_object = datetime_object.replace(tzinfo=timezone.utc)