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我的 pandas df3看起来像这样: df3 = pd.DataFrame([['23.02.2012', '23.02.2012', 'aaa'], ['27.02.2014', '27.02.2014', 'bbb'], ['17.08.2018', '17.08.2018', 'ccc'], ['22.07.2019', '22.07.2019', 'ddd']], columns
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我有两个时间列表(小时:分钟:秒格式),我一直在努力将list_a中的每个条目与list_b中的所有条目进行比较,以确定落入30分钟内的值: list_a = ["10:26:42", "8:55:43", "7:34:11"] list_b = ["10:49:20", "8:51:10", "10:34:35", "8:39:47", "7:11:49", "7:42:10"] 预期
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我正在尝试将字符串日期转换为Python中的时间戳,如文章here所述。当我运行POST中的代码示例时,我遇到一个错误。例如: >>> import time >>> import datetime >>> s = "01/12/2011" >>> time.mktime(datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").timetuple()) Trace
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我正在寻找一种方法将“明天早上6点”或“下周一中午”转换为适当的DateTime对象。 我想设计一套复杂的规则,但有其他方法吗? Python parsedatetime-能够分析‘人类可读’日期/时间表达式的推荐答案模块。 #!/usr/bin/env python from datetime import datetime import parsedatetime as
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我想添加一个基于 UTC 时间的计时器来刷新我每天下载的 API 文件.我正在使用 Discord.py 的重写版本.这就是我在下面制作的方式: @client.event# 每天更新 API 文件异步定义时钟定时器():从日期时间导入日期时间进口pytzdatetime_utc = datetime.now(pytz.utc)等待 datetime_utc.strftime("%H:%M:%S
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我正在使用: str(datetime.datetime.today()).split()[0] 以 YYYY-MM-DD 格式返回今天的日期. 有没有更简单的方法来实现这一目标? 解决方案 您可以使用 strftime: >>>从日期时间导入日期时间>>>datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')'2021-01-26' 此外,对于任何也
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我有一个这种格式的 .csv 文件 timestmp, p2014/12/31 00:31:01:9200, 0.72014/12/31 00:31:12:1700, 1.9... 当通过 pd.read_csv 读取并使用 pd.to_datetime 将时间 str 转换为 datetime 时,性能急剧下降.这是一个最小的例子. 导入重新将熊猫导入为 pdd = '2014-12-12
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我有一个索引为 datetime 的系列,我希望绘制它.我想在 y 轴上绘制系列的值,在 x 轴上绘制系列的索引.系列 如下所示: 2014-01-01 72014-02-01 82014-03-01 92014-04-01 8... 我使用 plt.plot(series.index, series.values) 生成图表.但图形看起来像: 问题是我只想有年和月(yyyy-mm 或
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我在一个数据框中有两列,fromdate 和 todate. 将pandas导入为pddata = {'todate': [pd.Timestamp('2014-01-24 13:03:12.050000'), pd.Timestamp('2014-01-27 11:57:18.240000'), pd.Timestamp('2014-01-23 10:07:47.660000')],'from
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如何将字符串的 DataFrame 列(dd/mm/yyyy 格式)转换为日期时间? 解决方案 最简单的方法是使用 to_datetime: df['col'] = pd.to_datetime(df['col']) 它还为欧洲时间提供了 dayfirst 参数(但要注意 这并不严格). 这是在行动: 在 [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/
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我有一个像这样的数据框 df[输出]:约会时间2020-02-28 00:30:452020-02-28 00:30:452020-03-09 00:21:062020-03-09 00:21:062020-03-09 00:21:06 与 df.time.dtype[输出]:dtype('
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我使用 sqlContext 创建了一个数据框,但日期时间格式有问题,因为它被标识为字符串. df2 = sqlContext.createDataFrame(i[1])df2.showdf2.printSchema() 结果: 2016-07-05T17:42:55.238544+09002016-07-05T17:17:38.842567+09002016-06-16T19:54:09.
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我有一个数据框,它有一列时间戳类型.我想找到自午夜以来经过的时间(以秒为单位)作为新列.如何以简单的方式做到这一点? 例如:输入: samples['time']2018-10-01 00:00:01.0000000002018-10-01 00:00:12.000000000 type(samples['time'].iloc[0])
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我正在尝试以 mmddyyyy 格式制作日期数组.日期将从当天开始,然后到未来两周.所以这一切都取决于开始日期.当我运行我的代码时,我收到一条错误消息: 回溯(最近一次调用最后一次):文件“timeTest.py",第 8 行,在 中day = datetime.timedelta(days=i)AttributeError: 类型对象“datetime.datetime"没有
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给定这种格式的string"HH:MM",例如"03:55",表示3小时 55 分钟. 我想将其转换为 datetime.time 对象以便于操作.最简单的方法是什么? 解决方案 使用 datetime.datetime.strptime() 并调用 .time() 在结果上: >>>datetime.datetime.strptime('03:55', '%H:%M').time
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目前我们正在开发一个应用程序,该应用程序尝试使用 2.db.transport.rest API 计算从 a 到 b 的路线的旅行时间. 不幸的是,我们正在从该 API 接收带有时区偏移的时间戳,例如 +01:00.我们需要的是一个没有 : 的时区偏移量,所以 +0100. 以下示例在使用 Python 3.6.7 的 Linux 上给出错误: from datetime impor
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我试图在 Pandas 的数据框中添加两个系列,第一个系列是从 excel 文件导出的 24 小时时间值(例如 17:30),第二个系列是 Timedelta 中相同长度的系列使用“pd.Timedelta"命令从浮点数转换的格式. 无论日变化如何(例如 22:00 + 4 小时 = 02:00),所需的第三列都是 24 小时时间. 我像这样创建了 Delta 系列: delta =
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我正在尝试将“00:30 AM"转换为 24 小时时间,但它给出了 ValueError: time data '00:30 AM' does not match format '%I:%M %p' 使用的代码是: datetime.datetime.strptime('00:30 AM','%I:%M %p') 有人可以帮我解决这个错误吗? 解决方案 %I 格式需要 1 和 1
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查看当前时间是否介于 10:30 AM 和 4:30 PM 之间的最佳方法是什么. 我能想到以下,不知道有多正确: from datetime import datetimenw = datetime.now()hrs = nw.hour;mins = nw.minute;secs = nw.second;零 = timedelta(秒 = secs+mins*60+hrs*3600)st
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我需要将以下格式的时间值字符串转换为秒,例如: 1.'00:00:00,000' ->0 秒2.'00:00:10,000' ->10 秒3.'00:01:04,000' ->64 秒4.'01:01:09,000' ->3669 秒 我需要使用正则表达式来做到这一点吗?我尝试使用时间模块,但是 time.strptime('00:00:00,000','%I:%M:%S') 抛出: V
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