


Wie konvertiere ich String-Datumsangaben in Python-Datetime-Objekte?
Konvertieren von String-Datumsdaten in Python-Datetime-Objekte
Viele Datensätze enthalten Zeitstempel als Strings, wie zum Beispiel „1. Juni 2005 13:33 Uhr“. Das Konvertieren dieser Zeichenfolgen in Python-Datetime-Objekte vereinfacht die Datenmanipulation und -analyse.
Um dies zu erreichen, verwenden Sie die Methode strptime aus dem Datetime-Modul. Diese Funktion analysiert die Eingabezeichenfolge in ihre jeweiligen Datum/Uhrzeit-Komponenten. Verwenden Sie für das im Beispiel gezeigte Zeichenfolgenformat die Formatzeichenfolge „%b %d %Y %I:%M%p“:
import datetime date_string = "Jun 1 2005 1:33PM" date_object = datetime.strptime(date_string, '%b %d %Y %I:%M%p') print(date_object) # Output: datetime.datetime(2005, 6, 1, 13, 33)
Um den Datumsteil des datetime-Objekts separat zu erhalten Datumsobjekt verwenden Sie die Methode .date():
date_object = datetime.strptime(date_string, '%b %d %Y %I:%M%p').date() print(date_object) # Output: date(2005, 6, 1)
Zusätzlich Hinweise:
- strptime steht für „String-Parse-Zeit“.
- strftime (in dieser Antwort nicht behandelt) steht für „String-Format-Zeit“.
- Weitere Informationen zu strptime- und strftime-Formatzeichenfolgen finden Sie in der Dokumentation unter den Referenzlinks.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich String-Datumsangaben in Python-Datetime-Objekte?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
