更改包含工作日的日期时间格式？答案

【问题标题】：Changing datetime format which includes weekday?更改包含工作日的日期时间格式？
【发布时间】：2021-03-04 17:10:49
【问题描述】：

目前我有这种格式的日期时间列

        Datime
        Thu Jun 18 23:04:19 +0000 2020
        Thu Jun 18 23:04:18 +0000 2020
        Thu Jun 18 23:04:14 +0000 2020
        Thu Jun 18 23:04:13 +0000 2020

我想改成：

   Datetime
 2020-06-18 23:04:19
 2020-06-18 23:04:18
 2020-06-18 23:04:14
 2020-06-18 23:04:13

【问题讨论】：

标签： python pandas date datetime timestamp

【解决方案1】：

假设您已经加载了 pandas 数据框，您可以使用此函数将 Datetime 列转换为指定格式。您可以重命名此函数。

import datetime

def modify_datetime(dtime):
    my_time = datetime.datetime.strptime(dtime, '%a %b %d %H:%M:%S %z %Y')
    return my_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

strptime 函数的第一个参数是日期字符串，第二个参数是格式。

Directive, Description

%a         Weekday abbreviated
%b         Month abbreviated name
%d         Day of the month
%H         Hour (24-hour format)
%M         Minute with zero padding
%S         Second with zero padding
%z         UTC offset
%Y         Full year

将字符串日期转换为datetime 对象后，您可以使用strftime 函数将其转换回指定格式的字符串。您可以阅读有关格式的更多信息here。

最后，只需修改Datetime 列

df['Datetime'] = df['Datetime'].apply(modify_datetime)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以适当地使用pandas.<strong>to_datetime</strong> 和pandas.Series.dt.<strong>strftime</strong>：

>>> import pandas as pd
>>> from datetime import datetime
>>> datetime_strs = ["Thu Jun 18 23:04:19 +0000 2020", "Thu Jun 18 23:04:18 +0000 2020", "Thu Jun 18 23:04:14 +0000 2020", "Thu Jun 18 23:04:13 +0000 2020"]
>>> d = {'Datetimes': datetime_strs}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)
>>> df
                        Datetimes
0  Thu Jun 18 23:04:19 +0000 2020
1  Thu Jun 18 23:04:18 +0000 2020
2  Thu Jun 18 23:04:14 +0000 2020
3  Thu Jun 18 23:04:13 +0000 2020
>>> df['Datetimes'] = pd.to_datetime(df['Datetimes'], format='%a %b %d %H:%M:%S %z %Y')
>>> df
                  Datetimes
0 2020-06-18 23:04:19+00:00
1 2020-06-18 23:04:18+00:00
2 2020-06-18 23:04:14+00:00
3 2020-06-18 23:04:13+00:00
>>> df['Datetimes'] = df['Datetimes'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>> df
             Datetimes
0  2020-06-18 23:04:19
1  2020-06-18 23:04:18
2  2020-06-18 23:04:14
3  2020-06-18 23:04:13

【讨论】：