这篇文章主要介绍了python中有关时间日期格式转换问题，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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。
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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
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