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我想从我得到的输入数据中生成时间/日期格式字符串。是否有捷径可寻？

我的输入数据如下所示：

'01.12.2016 23:30:59,123'

所以我的代码应该生成以下格式字符串：

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

背景：

我曾经pandas.to_datetime()生成日期时间对象以进行进一步处理。这很好用，但是这个函数会变慢（dateutil.parser.parse 在这里使用）有很多数据（>~50k）。目前，我在我的代码中提供了上面硬编码的格式字符串以加快速度，to_datetime()这也很有效。现在我想在代码中生成格式字符串，以便更灵活地处理输入数据。

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。

编辑2：

提出问题的新方法：我正在读取包含大量数据的文件。每行数据都有一个时间戳，格式如下：'01.12.2016 23:30:59,123'。我想将这些时间戳转换为日期时间对象。为此，我目前正在使用 pandas.to_datetime() 。此功能运行良好，但由于我得到了一些包含超过 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(format='%d.%m.%Y %H:%M:%S,%f') 中传递了一个格式字符串。这加快了进程，但灵活性较差。因此，我只想评估第一个数据集的格式字符串，并将其用于 50k 或更多数据集的其余部分。

这怎么可能？

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4 回答 4

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

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]
于 2016-07-08T13:41:16.303 回答
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您可以使用datetime.strptime()内部datetime包来返回一个datetime.datetime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。

于 2016-07-08T12:20:26.973 回答
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您可能应该在这里看看：https ://github.com/humangeo/DateSense/

从其文档中：

>>> import DateSense
>>> print DateSense.detect_format( ["15 Dec 2014", "9 Jan 2015"] )
%d %b %Y
于 2016-08-02T09:35:27.280 回答
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使用“datatime”返回数据和时间。我这个这会帮助你。

import datetime
print datetime.datetime.now().strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S,%f')
于 2016-07-08T12:04:25.230 回答