我正在从 zapier 中的电子邮件中解析日期范围。内容如下： 2020 年 12 月 4 日 - 1 月 4 日 由此，我需要将开始日期和结束日期分开为 12/04/2019 和 01/04/2020 之类的日期，因为有些日期将在之前开始年份如上面的示例，有些将在同一年，例如 2020 年 3 月 4 日至 3 月 22 日。在 zapier 中使用的代码似乎是 python。我看过熊猫的例子
import pandas as pd
date_series = pd.date_range(start='Mar 4' -, end='Mar 7, 2020')
print(date)
但不断出错。 任何建议将不胜感激，谢谢
【问题讨论】：
这是一种方法：
def parse_email_range(date_string):
dates = date_string.split(' - ')
month_1 = pd.to_datetime(dates[0], format='%b %d').month
month_2 = pd.to_datetime(dates[1]).month
day_1 = pd.to_datetime(dates[0], format='%b %d').day
day_2 = pd.to_datetime(dates[1]).day
year_2 = pd.to_datetime(dates[1]).year
year_1 = year_2 if (month_1 < month_2) or (month_1 == month_2 and day_1 < day_2) else year_2 - 1
return '{}-{}-{}'.format(year_1, month_1, day_1), '{}-{}-{}'.format(year_2, month_2, day_2)
parse_email_range('Dec 4 - Jan 4, 2020')
## ('2019-12-4', '2020-1-4')
【讨论】：
拆分两个日期并将它们记录到一个变量中：
raw_dates = 'Dec 4 - Jan 4, 2020'.split(" - ")
dateutil 包能够解析大多数日期：
from dateutil.parser import parse
从原始日期中解析并分离开始和结束日期：
start_date, end_date = (parse(date) for date in raw_dates)
strftime 是可用于格式化日期的方法。
将所需的格式存储在一个变量中（请注意我使用的是 day first 格式）：
date_format = '%d/%m/%Y'
将结束日期转换为所需的格式：
print(end_date.strftime(date_format))
'04/01/2020'
转换开始日期：
dateutil 的relativedelta 函数将帮助我们从开始日期减去一年：
from dateutil.relativedelta import relativedelta
adjusted_start_date = start_date - relativedelta(years=1)
print(adjusted_start_date.strftime(date_format))
'04/12/2019'
【讨论】：