有什么办法可以在Python中获取以下日期时间格式?hhh:mm例如:126:00我希望能够执行以下操作:126:00 - 67:56 - 12:00 = 46:04我尝试过…hours_d = datetime.datetime.strptime('126:00','%H:%M') …但是很明显它返回hh:mm.
解决了:
感谢@Bluehorn和@lenz的帮助!!!!# h1=126:00h1_h, h1_m = [int(x) for x in h1.split(":")]# h2=67:56h2_h, h2_m = [int(x) for x in h2.split(":")]# h3=12:00h3_h, h3_m = [int(x) for x in...
我经常在一个图上绘制来自不同来源的多个时间序列数据,其中一些需要使用matplotlib.格式化x轴时,我使用matplotlib的autofmt_xdate(),但我更喜欢自动格式化熊猫.我知道我可以使用set_major_formatter()手动设置格式,但是我创建的绘图范围从年到总天数不等,因此我需要根据每个绘图来调整格式.有没有办法将matplotlib设置为使用与熊猫相似的日期自动设置x轴格式?
我还使用交互式绘图,当使用pandas df.plot()时,x轴会在缩放到相应范围...
我在pandas.DataFrame中有一个以各种日期时间格式表示的日期列,并存储为列表对象,如下所示:date
1 [May 23rd, 2011]
2 [January 1st, 2010]...
99 [Apr. 15, 2008]
100 [07-11-2013]...
256 [9/01/1995]
257 [04/15/2000]
258 [11/22/68]...
360 [12/1997]
361 [08/2002]...
463 [2014]
464 [2016]为了方便起见,我想将它们全部转换为MM / DD / YYYY格式.似乎无法使用regex replace()函数来执行此操作,因为无法对列...
我在名为train的数据帧中有一个类型为string(object)的列I_DATE,如下所示.I_DATE
28-03-2012 2:15:00 PM
28-03-2012 2:17:28 PM
28-03-2012 2:50:50 PM如何将I_DATE从字符串转换为数据时格式&指定输入字符串的格式.我看到了一些答案,但它不适用于AM / PM格式.
另外,如何根据pandas中的日期范围过滤行?解决方法:使用to_datetime,不需要格式字符串,解析器是男人/女人足以处理它:In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])Out[51]:
...
我想将日期字符串转换为python日期时间格式.字符串如下:Mon, 26 Dec 2011 20:42:08 +0200
Sat, 24 Dec 2011 16:28:59 +0200有没有更快的方法将字符串转换为python日期时间格式而不使用pytz API?解决方法:
>>> import datetime
>>> s = "Mon, 26 Dec 2011 20:42:08 +0200"
>>> t = datetime.datetime.strptime(s, "%a, %d %b %Y %H:%M:%S %z")
>>> t
datetime.datetime(2011, 12, 26, 20, 42, 8, tzinfo=datetime.timezone(dateti...
如何在python中设置默认的日期时间格式,因为我有多个元组在客户端通过模板发送.这不是将每个对象的值设置为指定格式的好方法.我想在服务器端设置日期时间格式,这些转换后的值将显示给客户端.我尝试了datetime.strftime(“%Y-%m-%d%X”),但它给出了错误.我该怎么做事先提醒.解决方法:我不确定我理解你的问题,但这可能有所帮助http://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/settings/有一个日期时间格式部分,它全局设置日期时间格式...
我有一个像这样的pandas.dataframe(‘col’列有两种格式):col val
'12/1/2013' value1
'1/22/2014 12:00:01 AM' value2
'12/10/2013' value3
'12/31/2013' value4 我想将它们转换为datetime,我正在考虑使用:test_df['col']= test_df['col'].map(lambda x: datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y'))
test_df['col']= test_d...