Question

我想从输入的数据中生成时间/日期格式字符串。有一个简单的方法吗？

我的输入数据如下所示：

'01.12.2016 23:30:59,123'

所以我的代码应生成以下格式字符串：

'%d.%m.%Y %H:%M:%S,%f'

背景：

我使用pandas.to_datetime()生成日期时间对象以进行进一步处理。这很有用，但是这个函数变得很慢（使用dateutil.parser.parse here）包含大量数据（＆gt; ~50k）。目前我在我的代码中提供了硬编码的格式字符串，以加快to_datetime()，这也很有效。现在我想在代码中生成格式字符串，以便更灵活地重新输入数据。

编辑（因为前两个答案不适合我的问题）：

我想生成格式字符串而不是日期时间字符串。

EDIT2 ：

制定问题的新方法：我正在阅读包含大量数据的文件。每行数据都有一个时间戳，格式如下：＆＃39; 01.12.2016 23：30：59,123＆＃39;。我想将这些时间戳转换为datetime对象。为此，我现在正在使用pandas.to_datetime（）。这个函数运行得很好但是因为我得到了一些超过50k数据集的文件所以它变得很慢。为了加快这个过程，我在函数pandas.to_datetime中传递格式字符串（格式=＆＃39;％d。％m。％Y％H：％M：％S，％f＆＃39;）。这加快了过程，但灵活性较差。因此，我想仅为第一个数据集评估格式字符串，并将其用于50k或更多数据集的其余部分。

这怎么可能？

Answer 1

您可以尝试使用infer_datetime_format参数，但要注意 - pd.to_datetime()默认使用dayfirst=False

演示：

In [422]: s
Out[422]:
0    01.12.2016 23:30:59,123
1    23.12.2016 03:30:59,123
2    31.12.2016 13:30:59,123
dtype: object

In [423]: pd.to_datetime(s, infer_datetime_format=True)
Out[423]:
0   2016-01-12 23:30:59.123
1   2016-12-23 03:30:59.123
2   2016-12-31 13:30:59.123
dtype: datetime64[ns]

In [424]: pd.to_datetime(s, infer_datetime_format=True, dayfirst=True)
Out[424]:
0   2016-12-01 23:30:59.123
1   2016-12-23 03:30:59.123
2   2016-12-31 13:30:59.123
dtype: datetime64[ns]

Answer 2

使用＆＃34; datatime＆＃34;返回数据和时间。我这会帮助你。

import datetime
print datetime.datetime.now().strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S,%f')

Answer 3

您可以在datetime.strptime()包中使用datetime，这将返回datetime.datetime个对象。

在您的情况下，您应该执行以下操作：

datetime.strptime('01.12.2016 23:30:59,123', '%d.%m.%Y %H:%M:%S,%f')。

拥有datetime.datetime对象后，您可以使用datetime.strftime()函数以所需的字符串格式获取日期时间。

Answer 4

你应该看看这里：https://github.com/humangeo/DateSense/

从其文档：

>>> import DateSense
>>> print DateSense.detect_format( ["15 Dec 2014", "9 Jan 2015"] )
%d %b %Y

从时间戳生成日期时间格式字符串

4 个答案: