问题标签 [string-to-datetime]

我正在使用pd.to_datetime()withformat=参数来加快处理速度，因为该函数不必推断每一行的格式。

然而，我的format=论点不适用于 AM/PM：

给出：

时间戳('2017-01-10 10:15:17')

时间应该是 22:15:17，因为原始时间有 'PM' 我的代码中是否存在错误或函数是否存在问题。

我想将字符串日期从多种日期格式转换为以下格式“Ymd”，例如

12-3-17、12-3-2017、12.3.17、12.3.2017、12.03.17、12/3/17

到目前为止，我得到的最接近的解决方案来自以下文章，请在此处阅读文章

考虑到输入日期字符串可能是未知格式，是否有更好的解决方案？

我正在尝试使用 pandas.to_datetime 函数将时间索引设置为 pandas DataFrame，但是在转换秒时，结果日期时间是 UTC，虽然没有要求：

得到两个不同的结果，尽管 pandas.to_datetime 的 utc 选项在这两种情况下都没有使用。

有任何想法吗 ？

如何仅提取datetime64[ns]格式化列的时间部分1900-01-01 00:32:59并将其转换为总秒数？

在这个例子中，我希望最终结果以1979秒为单位，我们正好是 (32*60 + 59) 秒1900-01-01 00:00:00。

这是我的model.ts

这是组件.ts

我想使用矩库将请求日期变量从字符串转换为日期。

我有一个巨大的数据，日期为字符串。

列名date1

数据类型varchar

存储的数据格式如下：14-Mar-2016 05:44:38pm

现在我从这个字符串中只拆分了日期，如下所示：14-03-2016

通过使用这个：DATE_FORMAT(STR_TO_DATE(gr.date1, '%d-%M-%Y'),'%d-%m-%Y')

现在我正在尝试将日期与此查询进行比较：

但它不工作可能是什么错误。？

我正在尝试清理数据框中的某些列并将其从 dtype 'object' 转换为 dtype 'datetime'：

但这似乎需要很长时间 - 现在我只清理一个更大文件的子集。

有没有更快的方法来实现这一目标？

我注意到这个文件是通过 pd.read_csv 打开的，即使 'parse_dates' 设置为 True，相关的列也会被读取为 'object'。

当我看到这个答案//转换这种类型的字符串日期时，我就按照这种方式进行操作。

20170721123840+0900

这是我所期望的。

ISODate("2017-07-21T03:38:40Z")

但这就是结果。

ISODate("0NaN-NaN-NaNTNaN:NaN:NaNZ")

为什么会出现这个表格？你做什么来解决它？

如何将字符串转换30-Jul-17为日期格式07/30/17？

如何将格式日期插入dd-mm-yyyy数据类型列Date？

尝试了以下但显示错误

错误：

从字符串转换日期和/或时间时转换失败。

错误：

从字符串转换日期和/或时间时转换失败。

错误：

从字符串转换日期和/或时间时转换失败。