Mengubah string menjadi datetime

Saya punya daftar besar tanggal-waktu seperti ini sebagai string:

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

Saya akan mendorong ini kembali ke bidang datetime yang tepat dalam database sehingga saya perlu mengubahnya menjadi objek datetime nyata.

Ini melalui ORANG Django jadi saya tidak bisa menggunakan SQL untuk melakukan konversi saat disisipkan.

datetime.strptimeadalah rutin utama untuk mem-parsing string ke dalam data. Ia dapat menangani semua jenis format, dengan format yang ditentukan oleh string format yang Anda berikan:

from datetime import datetime

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

datetimeObjek yang dihasilkan adalah naif-zona waktu.

Tautan:

• Dokumentasi Python untuk strptime: Python 2 , Python 3

• Dokumentasi python untuk strptime/ strftimeformat string: Python 2 , Python 3

• strftime.org juga merupakan referensi yang sangat bagus untuk strftime

Catatan:

• strptime = "string parse time"
• strftime = "waktu format string"
• Ucapkan keras-keras hari ini & Anda tidak perlu mencarinya lagi dalam 6 bulan.

Gunakan perpustakaan dateutil pihak ketiga :

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

Itu dapat menangani sebagian besar format tanggal, termasuk yang Anda perlu parsing. Ini lebih nyaman daripada strptimekarena dapat menebak format yang benar sebagian besar waktu.

Ini sangat berguna untuk tes menulis, di mana keterbacaan lebih penting daripada kinerja.

Anda dapat menginstalnya dengan:

pip install python-dateutil

Lihat strptime dalam modul waktu . Ini adalah kebalikan dari strftime .

$ 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)

Saya telah menyusun sebuah proyek yang dapat mengubah beberapa ekspresi yang sangat rapi. Lihat batas waktu .

Berikut beberapa contoh di bawah ini:

>>> 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))

Ingat ini dan Anda tidak perlu bingung dalam konversi datetime lagi.

String ke objek datetime = strptime

objek datetime ke format lain = strftime

Jun 1 2005 1:33PM

sama dengan

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

% b Bulan sebagai nama singkatan lokal (Jun)

% d Hari dalam sebulan sebagai angka desimal nol-empuk (1)

% Y Tahun dengan abad sebagai angka desimal (2015)

% I Jam (jam 12 jam) sebagai angka desimal nol-empuk (01)

% M Menit sebagai angka desimal nol-empuk (33)

% p Setara dengan AM atau PM (PM)

jadi Anda perlu strptime yaitu konversi stringke

>>> 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
... 

Keluaran

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

Bagaimana jika Anda memiliki format tanggal yang berbeda, Anda dapat menggunakan panda atau 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]

Keluaran

[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)]

Dalam Python> = 3.7.0,

untuk mengkonversi string YYYY-MM-DD ke objek datetime , datetime.fromisoformatdapat digunakan.

>>> from datetime import datetime

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

Banyak cap waktu memiliki zona waktu tersirat. Untuk memastikan bahwa kode Anda akan berfungsi di setiap zona waktu, Anda harus menggunakan UTC secara internal dan melampirkan zona waktu setiap kali benda asing memasuki sistem.

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)))

Berikut adalah dua solusi menggunakan Pandas untuk mengonversi tanggal yang diformat sebagai string ke objek datetime.date.

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)]

Pengaturan waktu

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

Dan berikut adalah cara mengonversi contoh waktu-tanggal asli OP:

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)]

Ada banyak opsi untuk mengkonversi dari string ke Pandas Stempel menggunakan to_datetime, jadi periksa dokumen jika Anda memerlukan sesuatu yang istimewa.

Demikian juga, Stempel Waktu memiliki banyak properti dan metode yang dapat diakses selain.date

Saya pribadi suka solusinya menggunakan parsermodul, yang merupakan jawaban kedua untuk pertanyaan ini dan cantik, karena Anda tidak perlu membuat string string apa pun untuk membuatnya bekerja. TETAPI , satu kelemahannya adalah 90% lebih lambat dari jawaban yang diterima strptime.

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

Selama Anda tidak melakukan ini jutaan kali berulang kali, saya masih berpikir parsermetode ini lebih nyaman dan akan menangani sebagian besar format waktu secara otomatis.

Sesuatu yang tidak disebutkan di sini dan berguna: menambahkan akhiran ke hari itu. Saya memisahkan logika akhiran sehingga Anda dapat menggunakannya untuk nomor yang Anda suka, bukan hanya tanggal.

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 Timezone sadar contoh objek datetime.

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)

Konversi ini sangat penting untuk Django dan Python ketika Anda memiliki USE_TZ = True:

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

Buat fungsi utilitas kecil seperti:

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

Ini cukup serbaguna:

• Jika Anda tidak memberikan argumen apa pun, itu akan mengembalikan tanggal hari ini.
• Ada format tanggal sebagai default yang dapat Anda ganti.
• Anda dapat dengan mudah memodifikasinya untuk mengembalikan datetime.

Ini akan membantu untuk mengubah string menjadi datetime dan juga dengan zona waktu

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)

panah menawarkan banyak fungsi yang berguna untuk tanggal dan waktu. Bit kode ini memberikan jawaban untuk pertanyaan dan menunjukkan bahwa panah juga mampu memformat tanggal dengan mudah dan menampilkan informasi untuk lokal lain.

>>> 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'

Lihat http://arrow.readthedocs.io/en/latest/ untuk lebih lanjut.

Anda dapat menggunakan easy_date untuk membuatnya mudah:

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

Jika Anda hanya menginginkan format tanggal maka Anda dapat mengonversinya secara manual dengan mengirimkan masing-masing bidang seperti:

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

Anda dapat meneruskan nilai string pisah untuk mengonversinya menjadi tipe tanggal seperti:

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]))

Anda akan mendapatkan nilai yang dihasilkan dalam format tanggal.

Anda juga bisa check out dateparser

dateparser menyediakan modul untuk mengurai tanggal yang dilokalkan dengan mudah di hampir semua format string yang biasa ditemukan di halaman web.

Install:

$ pip install dateparser

Ini, saya pikir, cara termudah untuk menguraikan tanggal.

Cara paling mudah adalah dengan menggunakan dateparser.parsefungsi, yang membungkus sebagian besar fungsi dalam modul.

Kode sampel:

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)

Keluaran:

2005-06-01 13:33:00
1999-08-28 00:00:00

Lihat jawaban saya .

Dalam data dunia nyata ini adalah masalah nyata: format tanggal banyak, tidak cocok, tidak lengkap, tidak konsisten dan multi bahasa / daerah, sering dicampur secara bebas dalam satu dataset. Tidak masalah jika kode produksi gagal, apalagi menjadi pengecualian-senang seperti rubah.

Kita perlu mencoba ... menangkap beberapa format datetime fmt1, fmt2, ..., fmtn dan menekan / menangani perkecualian (dari strptime()) untuk semua yang tidak cocok (dan khususnya, menghindari memerlukan tangga indentasi yukky n-deep dari try klausa ..catch). Dari solusi saya

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()

itu menunjukkan "Mulai Tanggal Waktu" Kolom dan "Waktu Login Terakhir" keduanya adalah "objek = string" dalam bingkai data

<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

Dengan menggunakan parse_datesopsi dalam read_csvmenyebutkan Anda dapat mengubah datetime string Anda ke dalam format datetime panda.

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

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