python如何将字符串转成日期？

2021-07-15 10:23:17 浏览数 (7995)

因为python中日期是个对象，所以很多小伙伴在使用日期的时候往往会遇到以下的情况：在数据库或者文本中或者输入流中获取的日期数据是字符串，与我们要使用的日期对象完全不一样，这时候我们就需要将python字符串转换成日期对象了，那么python如何将字符串转换成日期对象呢？接下来这篇文章告诉你！

一、生成日期数据

import pandas as pd
pd.date_range( )

同生成随机数的思想类似，使用pandas库中的函数

pd.date_range(start=None，end=None，periods=None，freq=None，tz=None，normalize=False，name=None，close=None，**kwargs)

1.1 设定开始时间、长度、频率

start_date='20200101'
length=10
date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10).tolist()  #默认freq为D，每天
date_1

生成日期数据

也可以设置频率freq=‘M'

date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10,freq='M')

生成随机日期数据

1.2 设定起始、终止时间、频率

start_date='20200101'
end_date='20200110'
date_2=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq='D')  #默认为D
date_2

时间数据生成的设定

频率freq的设置有：

D --- Day --- 每日
B --- BusinessDay --- 每工作日
H --- Hour --- 每小时
T/min --- Minute ---每分钟
S --- Second --- 每秒
M --- MonthEnd --- 每月最后一个日历日
Q --- Quater --- 每季度

注意上面生成的日期数据，就是list格式，在构建数据框时可以直接用。

pd.DataFrame({'Time':date_1})

时间数据list

二、字符串转化为日期

导入数据时常会出现，日期型数据导入后，变成字符串格式，在后续使用时，需要转化为日期。

构造一个时间数据

date_list1=pd.date_range(start=start_date,periods=gap).strftime('%Y%m%d').tolist()   
num1=np.random.randint(1,101,100)   #生成1-101的随机整数
num2=np.random.randint(100,201,100)
df_temp=pd.DataFrame({'Time':date_list1,
                     'Number1':num1,
                     'Number2':num2})
df_temp.head()

时间数据list

上面数据构造时，为了方便之后举例子，将生成的时间数据转化为字符串后，构造的数据框。

2.1 pd.to_datetime()

print(df_temp['Time'].dtype)
print(pd.to_datetime(df_temp['Time']).dtype)

输出：

object
datetime64[ns]

pd.datetime这个函数可以直接作用在数据框的列上面，直接转换。

2.2 datetime.strptime

注意区分：

from datetime import datetime
datetime.strftime() #由日期格式转化为字符串
datetime.strptime()  #由字符串格式转化为日期

例子：

print(datetime.strptime('20200101','%Y%m%d'))

print(datetime.strptime('2020-01-01','%Y-%m-%d'))

输出：

2020-01-01 00:00:00
2020-01-01 00:00:00

但是这个函数只能作用一个值，如果对数据框的列进行操作，需要首先定义一个函数：

from datetime import datetime
def date_ch(value):
    return datetime.strptime(value,'%Y%m%d')

print(date_ch('20200812'))
df_temp['Time']=df_temp['Time'].apply(date_ch)
df_temp['Time']

数据类型转换

三、从日期数据中提取成分

3.1 直接提取:

pd.to_datetime('20200307').month

#year：日
#month：月
#week：周
#day：日

输出：

3

3.2 使用strftime函数：

pd.to_datetime('20200101').strftime('%Y-%m')

输出：

‘2020-01'

3.3 字符串切片截取

数据如下：

字符串切片

def date_ch(value):
    str_value=value.strftime('%Y-%m-%d')
    month=str_value[5:7]
    return month
df_temp['Time'].apply(date_ch)
#或者
#df_temp['Time'].apply(lambda x:date_ch(x))