如何将此日期格式解析为日期时间?

我当前拥有的开始日期格式是2019-09-04 16:00 UTC+3,我正在尝试将其转换为日期时间格式2019-09-04 16:00:00+0300。


我认为可行的格式是format='%Y-%m-%d %H:%M %Z%z',但是当我运行它时,我收到错误消息ValueError: Cannot parse both %Z and %z。


有谁知道要使用的正确格式,还是我应该尝试完全不同的方法?谢谢。


编辑 抱歉,我很难用语言表达我想要做什么,希望我能澄清。


我希望将数据框中的所有日期和时间更改为日期时间格式。


这是我尝试使用的方法,但出现了错误 df['datepicker'] = pd.to_datetime(df['datepicker'], format='%Y-%m-%d %H:%M %Z%z')


这是我目前拥有的数据样本。


datepicker

2019-09-07 16:00 UTC+2

2019-09-04 18:30 UTC+4

2019-09-06 17:00 UTC±0

2019-09-10 16:00 UTC+1

2019-09-04 18:00 UTC+3

这就是我想要将它们转换成的时间戳格式。


datepicker

2019-09-07 16:00:00+0200

2019-09-04 18:30:00+0400

2019-09-06 17:00:00+0000

2019-09-10 16:00:00+0100

2019-09-04 18:00:00+0300


互换的青春
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尚方宝剑之说

pandas.to_datetime如果你稍微调整一下字符串,应该会很高兴地解析这个:import pandas as pddf = pd.DataFrame({"datepicker":[ "2019-09-07 16:00 UTC+2", "2019-09-04 18:30 UTC+4",                                  "2019-09-06 17:00 UTC±0", "2019-09-10 16:00 UTC+1",                                   "2019-09-04 18:00 UTC+3"]})df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datepicker'].str.replace('±', '+'))# df['datetime']# 0    2019-09-07 16:00:00-02:00# 1    2019-09-04 18:30:00-04:00# 2    2019-09-06 17:00:00+00:00# 3    2019-09-10 16:00:00-01:00# 4    2019-09-04 18:00:00-03:00# Name: datetime, dtype: object请注意,由于混合 UTC 偏移量,该列的数据类型为“对象”(日期时间对象)。如果您愿意,还可以立即转换为 UTC,以获得 dtype datetime[ns] 的列:df['UTC'] = pd.to_datetime(df['datepicker'].str.replace('±', '+'), utc=True)# df['UTC']# 0   2019-09-07 18:00:00+00:00# 1   2019-09-04 22:30:00+00:00# 2   2019-09-06 17:00:00+00:00# 3   2019-09-10 17:00:00+00:00# 4   2019-09-04 21:00:00+00:00# Name: UTC, dtype: datetime64[ns, UTC]

德玛西亚99

当我定义如下时。它按您的预期工作。from datetime import datetime, timedelta, timezoneUTC = timezone(timedelta(hours=+3))dt = datetime(2019, 1, 1, 12, 0, 0, tzinfo=UTC)timestampStr = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M %Z%z")print(timestampStr)输出为:2019-01-01 12:00 UTC+03:00+0300
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