每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑，下面记录一下常用时间日期函数....1、
每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑，下面记录一下常用时间日期函数....
1、字符串转化为日期 str—>date
import datetime
date_str = '2006-01-03'
date_ = datetime.datetime.strptime(date_str,'%Y-&m-%d')这是单个字符串的转化，其中“%Y-%m-%d”表示日期字符串的格式，若date_str='2006/1/3',则可写为“%Y/%m/%d”，以此类推。
一般地，我们经常会对dataframe的某一列进行操作：
可以应用apply函数：
def strptime_row(rowi):
return datetime.datetime.strptime(rowi,'%Y/%m/%d')
df['date'] = df['date'].apply(strptime_row)可能apply()函数效率比较低一些，应该有专门针对某一列日期格式操作的函数，如
import pandas as pd
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])to_datetime()函数可以解析多种不同的日期表示形式(如“7/6/2011”,2011年6月7日)，对标准日期格式(如ISO8601)解析非常快。
还有parse()函数，几乎可以识别所有人类能够理解的日期表示方式(但遗憾的是中文不行),如：
from dateutil.parser import parse
parse('Jan 31,2008 10:45 AM')2、日期转化为字符串
可以使用strftime()函数
总结
以上所述是小编给大家介绍的python中有关时间日期格式转换问题，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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