String DateTimes teisendamine Pythoni datetime objektideks

DateTime stringide käsitlemine Pythonis

Suurte andmekogumitega töötades kohtab sageli stringidena salvestatud kuupäeva ja kellaaja teavet. Nende stringide esituste teisendamine Pythoni kuupäeva-aja objektideks on oluline mis tahes kuupäeva ja kellaaja manipuleerimise või analüüsi tegemiseks. See ülesanne on lihtne, kasutades Pythoni sisseehitatud teeke, mis pakuvad tõhusaid viise kuupäeva ja kellaaja stringide sõelumiseks ja teisendamiseks.

Selles artiklis uurime, kuidas muuta kuupäeva ja kellaaja stringe, nagu "Juuni 1 2005 1:33" ja "Aug 28 1999 12:00 AM" Pythoni kuupäeva-aja objektideks. See protsess on ülioluline tagamaks, et kuupäeva ja kellaaja andmed on vormingus, mida saab hõlpsasti manipuleerida ja analüüsida. Sukeldume selle teisenduse saavutamise meetoditesse ja parimatesse tavadesse.

Konversiooniprotsessi mõistmine

Esimeses skriptis kasutame Pythoni sisseehitatud datetime moodul kuupäeva-kellaaja stringide teisendamiseks datetime objektid. The datetime.strptime() funktsiooni kasutatakse stringi sõelumiseks määratud vormingu alusel. Siin määratleme vormingu kui "%b %d %Y %I:%M%p", mis vastab antud kuupäeva-kellaaja stringidele. The for silmus kordab loendis iga kuupäeva-kellaaja stringi, teisendab selle a-ks datetime objektile ja lisab selle datetime_objects nimekirja. See lähenemine on lihtne ja ideaalne stsenaariumide jaoks, kus loetavus ja lihtsus on esmatähtsad.

Teine skript tutvustab sisutihedamat meetodit list comprehension ja map() funktsiooni. Siin möödume a lambda funktsiooniks map(), mis kehtib datetime.strptime() igale üksusele date_strings nimekirja. See meetod on tõhus ja vähendab koodi paljusõnalisust, muutes selle suurepäraseks valikuks kogenumatele arendajatele, kes otsivad kokkuvõtlikku lahendust. Mõlemad skriptid saavutavad sama eesmärgi: teisendavad kuupäeva ja kellaaja stringid järgmiseks datetime objekte, kuid need pakuvad erinevaid stiile, mis sobivad erinevate kodeerimise eelistustega.

Pandade kasutamine kuupäeva ja aja teisendamiseks

Kolmandas skriptis kasutame pandas raamatukogu, mis on väga tõhus suurte andmekogumite käsitlemiseks. Alustuseks loome a pandas Series kuupäeva ja kellaaja stringide loendist. The pd.to_datetime() Seejärel kasutatakse funktsiooni teisendamiseks Series juurde datetime objektid. See meetod on eriti võimas ulatuslike andmete käsitlemisel, nagu pandas pakub arvukalt funktsioone andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks.

Kasutades pandas lihtsustab kuupäeva ja kellaaja andmete käsitlemise ja teisendamise protsessi, eriti andmeraamidega töötamisel. The pd.to_datetime() funktsioon on mitmekülgne ja saab hakkama erinevate kuupäeva- ja kellavormingutega, muutes selle andmeteadlastele ja analüütikutele tugevaks tööriistaks. Üldiselt demonstreerivad kolm skripti erinevaid meetodeid kuupäeva-kellaaja stringide teisendamiseks datetime objektid Pythonis, rahuldades erinevaid vajadusi ja eriteadmiste taset.

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
datetime_objects = []

for date_str in date_strings:
    dt_obj = datetime.strptime(date_str, "%b %d %Y %I:%M%p")
    datetime_objects.append(dt_obj)

print(datetime_objects)

from datetime import datetime

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]

datetime_objects = list(map(lambda x: datetime.strptime(x, "%b %d %Y %I:%M%p"), date_strings))

print(datetime_objects)

import pandas as pd

date_strings = ["Jun 1 2005 1:33PM", "Aug 28 1999 12:00AM"]
date_series = pd.Series(date_strings)

datetime_objects = pd.to_datetime(date_series, format="%b %d %Y %I:%M%p")

print(datetime_objects)

Alternatiivsete kuupäeva parsimise tehnikate uurimine

Teine oluline aspekt kuupäeva-kellaaja stringide teisendamisel kuupäeva-aja objektideks on erinevate kuupäeva-kellaaja vormingute käsitlemine, mis võivad teie andmekogus ilmuda. Sageli ei pruugi erinevatest allikatest pärit andmed ühtida ühe vorminguga, mistõttu on vaja paindlikumaid parsimismeetodeid. Üks selline meetod on kasutades dateutil.parser moodul, mis saab sõeluda mitmesuguseid kuupäevavorminguid, ilma et oleks vaja vormingut selgesõnaliselt määrata. See võib olla eriti kasulik erinevate või ebajärjekindlate andmeallikate käsitlemisel.

Kasutades dateutil.parser.parse() funktsioon lihtsustab teisendusprotsessi, tuvastades automaatselt kuupäevavormingu. See lähenemine vähendab vajadust eelmääratletud vormingustringide järele ja vähendab võimalikke vigu. Lisaks saate keerukamate andmekogumite puhul kombineerida selle meetodi veakäsitluse tehnikatega, et tagada töökindel ja usaldusväärne andmetöötlus. Neid alternatiivseid sõelumistehnikaid uurides saavad arendajad luua mitmekülgsemaid ja vastupidavamaid kuupäeva- ja kellaaja teisendusskripte, mis vastavad laiemale andmestsenaariumile.

Lõppmõtted kuupäeva ja kellaaja teisendamise kohta

Kokkuvõttes saab Pythonis kuupäeva ja kellaaja stringide teisendada kuupäeva ja kellaaja objektideks tõhusalt, kasutades erinevaid lähenemisviise, nagu kuupäeva ja kellaaja moodul, loendi mõistmine ja pandade teek. Iga meetod pakub ainulaadseid eeliseid sõltuvalt andmekogumi keerukusest ja suurusest. Nendest tehnikatest aru saades ja neid kasutades saavad arendajad tagada täpse ja tõhusa kuupäeva ja kellaaja manipuleerimise, mis on andmeanalüüsi ja -töötlusülesannete jaoks ülioluline.