我有一个这种格式的.csv文件timestmp,p2014/12/3100:31:01:9200,0.72014/12/3100:31:12:1700,1.9...当通过pd.read_csv读取并使用pd.to_datetime将时间str转换为datetime时，性能会急剧下降。这是一个最小的例子。importreimportpandasaspdd='2014-12-1201:02:03.0030'c=re.sub('-','/',d)%timeitpd.to_datetime(d)%timeitpd.to_datetime(c)%timeitpd.to_datetime(c,fo

我在数据库中有开始日期字段作为日期(不是日期时间)。在forms.py中的保存方法中，我使用datetime.strptime(date_string,'%Y-%m-%d')将字符串转换为日期。该方法返回我格式化的日期和时间，即“2006-08-0300:00:00”。我只想要日期而不想要时间。因为我收到一个“无效的日期格式错误”说“它必须是YYYY-MM-DD格式”，所以我对此感到沮丧。谁能帮我解决这个问题？ 最佳答案 我认为您需要日期对象而不是日期时间。尝试使用datetime对象上的date()方法将日期时间转换为日期from

SQLAlchemy的DateTime类型允许使用timezone=True参数将非原始日期时间对象保存到数据库中，并将其原样返回。有没有办法修改SQLAlchemy传入的tzinfo的时区，例如它可能是UTC？我意识到我可以使用default=datetime.datetime.utcnow;然而，这是一个天真的时间，即使我使用了timezone=True，它也会很乐意接受传递一个天真的基于本地时间的日期时间的人，因为它使本地或UTC时间变得不天真而没有一个基本时区来规范它。我已经尝试(使用pytz)使datetime对象不幼稚，但是当我将其保存到数据库时，它又变得幼稚。请注意dat

我在将pythondatetime64对象转换为字符串时遇到问题。例如:t=numpy.datetime64('2012-06-30T20:00:00.000000000-0400')进入:'2012.07.01'asastring.(notetimedifference)我已经尝试将datetime64对象转换为datetimelong然后转换为字符串，但我似乎收到此错误:dt=t.astype(datetime.datetime)#1341100800000000000Ltime.ctime(dt)ValueError:unconvertibletime

在我的代码中，我要求用户输入格式为dd/mm/yyyy的日期。currentdate=raw_input("Pleaseentertodaysdateintheformatdd/mm/yyyy:")day,month,year=currentdate.split('/')today=datetime.date(int(year),int(month),int(day))这会返回错误TypeError:descriptor'date'requiresa'datetime.datetime'objectbutreceiveda'int'如果我删除int()那么我最终会遇到同样的错误，只是它

我有以下几点:>date1Timestamp('2014-01-2300:00:00',tz=None)>date2datetime.date(2014,3,26)我继续阅读thisanswer我可以使用pandas.to_datetime()将Timestamps转换为datetime对象，但它似乎不起作用:>pd.to_datetime(date1)Timestamp('2014-01-2300:00:00',tz=None)为什么？如何在这两种格式之间进行转换？ 最佳答案 你可以使用to_pydatetime方法更明确:In[

我尝试了一些明显的选择，但没有一个有效:In[150]:xOut[150]:datetime.date(2012,9,1)In[151]:type(x)Out[151]:datetime.dateIn[152]:isinstance(x,datetime.date)---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1isinstance(x,datetime.date)TypeError:isi

我正在尝试转换格式为“2012-07-24T23:14:29-07:00”的时间戳使用strptime方法到python中的日期时间对象。问题在于最后的时间偏移(-07:00)。没有偏移我可以成功time_str="2012-07-24T23:14:29"time_obj=datetime.datetime.strptime(time_str,'%Y-%m-%dT%H:%M:%S')但是我尝试了偏移量time_str="2012-07-24T23:14:29-07:00"time_obj=datetime.datetime.strptime(time_str,'%Y-%m-%dT%H:

这似乎是相当简单的，但经过将近一整天后，我还没有找到解决方案。我已经用read_csv加载了我的数据框，并且很容易将日期和时间列解析、组合和索引到一列中，但现在我希望能够根据小时和分钟分组来reshape和执行计算，类似于你可以在excel支点。我知道如何重新采样到小时或分钟，但它维护与每个小时/分钟相关的日期部分，而我只想将数据集聚合到小时和分钟，类似于在excel数据透视表中分组并选择“小时”和“分钟”，但不选择其他任何内容。任何帮助将不胜感激。 最佳答案 不能吗，df是你的DataFrame:times=pd.to_datet

我有一个datetime64类型的数组:dates=np.datetime64(['2010-10-17','2011-05-13',"2012-01-15"])有没有比遍历每个元素更好的方法来获取np.array的年份:years=f(dates)#output:array([2010,2011,2012],dtype=int8)#ordtype=string我使用的是稳定的numpy版本1.6.2。 最佳答案 我发现与所描述的pandas方法相比，以下技巧可以将速度提高2倍到4倍inthisanswer(即pd.Datetime