Pretvaranje String DateTimes u Python objekte datetime

Rukovanje nizovima datuma i vremena u Pythonu

Kada radite s velikim skupovima podataka, uobičajeno je naići na informacije o datumu i vremenu pohranjene kao nizovi. Pretvaranje ovih prikaza niza u objekte datuma i vremena Pythona bitno je za izvođenje bilo kakve manipulacije ili analize datuma i vremena. Ovaj zadatak je jednostavan korištenjem Pythonovih ugrađenih biblioteka, koje pružaju učinkovite načine za raščlanjivanje i pretvaranje nizova datuma i vremena.

U ovom ćemo članku istražiti kako transformirati nizove datuma i vremena, kao što su "Jun 1 2005 1:33PM" i "Aug 28 1999 0:00AM," u Python objekte za datum i vrijeme. Ovaj je proces ključan kako bi se osiguralo da podaci o datumu i vremenu budu u formatu kojim se može lako manipulirati i analizirati. Uronimo u metode i najbolje prakse za postizanje ove pretvorbe.

Naredba	Opis
datetime.strptime()	Raščlanjuje niz u objekt datuma i vremena na temelju navedenog formata.
map()	Primjenjuje funkciju na sve stavke na popisu unosa.
lambda	Stvara anonimnu funkciju za kratkotrajnu upotrebu.
pd.Series()	Stvara jednodimenzionalni objekt nalik nizu s popisa u pandama.
pd.to_datetime()	Pretvara argument u datum i vrijeme u pandama, po izboru koristeći navedeni format.
append()	Dodaje element na kraj popisa.

Razumijevanje procesa pretvorbe

U prvoj skripti koristimo ugrađeni Python modul za pretvaranje nizova datuma i vremena u objekti. The funkcija se koristi za raščlanjivanje niza na temelju određenog formata. Ovdje definiramo format kao "%b %d %Y %I:%M%p", što odgovara zadanim nizovima datuma i vremena. The petlja ponavlja svaki niz datuma i vremena na popisu, pretvara ga u a objekt i dodaje ga na popis. Ovaj pristup je jednostavan i idealan za scenarije u kojima su čitljivost i jednostavnost najvažniji.

Druga skripta prikazuje koncizniju metodu korištenja i funkcija. Evo, prolazimo pored a funkcija za map(), koji se primjenjuje na svaku stavku u popis. Ova je metoda učinkovita i smanjuje opširnost koda, što je čini izvrsnim izborom za iskusnije programere koji traže sažeto rješenje. Obje skripte postižu isti cilj: pretvaranje nizova datuma i vremena u objekata, ali nude različite stilove prilagođene različitim preferencijama kodiranja.

Korištenje Pandas za pretvorbu datuma i vremena

U trećoj skripti koristimo knjižnica, koja je vrlo učinkovita za rukovanje velikim skupovima podataka. Počinjemo stvaranjem a s popisa nizova datuma i vremena. The pd.to_datetime() funkcija se zatim koristi za pretvaranje do objekti. Ova je metoda osobito moćna kada se radi s opsežnim podacima, kao što su nudi brojne funkcije za manipulaciju i analizu podataka.

Korištenje pojednostavljuje proces rukovanja i pretvaranja datumsko-vremenskih podataka, posebno pri radu s podatkovnim okvirima. The funkcija je svestrana i može rukovati različitim formatima datuma i vremena, što je čini robusnim alatom za znanstvenike i analitičare podataka. Sve u svemu, tri skripte pokazuju različite metode za pretvaranje nizova datuma i vremena u objekata u Pythonu, zadovoljavajući različite potrebe i razine stručnosti.

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)

Istraživanje alternativnih tehnika raščlambe datuma

Još jedan važan aspekt pretvaranja nizova datuma i vremena u objekte datuma i vremena je rukovanje različitim formatima datuma i vremena koji se mogu pojaviti u vašem skupu podataka. Često se podaci iz različitih izvora ne moraju podudarati s jednim formatom, što zahtijeva fleksibilnije metode parsiranja. Jedna takva metoda je korištenje modul koji može analizirati različite formate datuma bez potrebe za eksplicitnim navođenjem formata. To može biti osobito korisno kada se radi o različitim ili nedosljednim izvorima podataka.

Koristiti funkcija pojednostavljuje proces pretvorbe automatskim otkrivanjem formata datuma. Ovaj pristup smanjuje potrebu za unaprijed definiranim nizovima formata i smanjuje potencijalne pogreške. Osim toga, za složenije skupove podataka možete kombinirati ovu metodu s tehnikama rukovanja pogreškama kako biste osigurali robusnu i pouzdanu obradu podataka. Istražujući ove alternativne tehnike parsiranja, programeri mogu stvoriti svestranije i otpornije skripte za konverziju datuma i vremena koje zadovoljavaju širi raspon podatkovnih scenarija.

1. Kako mogu rukovati različitim formatima datuma na istom popisu?
2. Možete koristiti funkcija za automatsko otkrivanje i raščlanjivanje različitih formata datuma.
3. Što ako naiđem na nevažeći format datuma na popisu?
4. Upotrijebite blokove pokušaj-osim oko svog koda za raščlanjivanje da biste uhvatili i obradili iznimke za nevažeće formate.
5. Mogu li pretvoriti datume s vremenskim zonama?
6. Da, može rukovati nizovima datuma i vremena s informacijama o vremenskoj zoni.
7. Kako mogu pretvoriti datetime objekt natrag u niz?
8. Koristiti metoda za formatiranje objekta datuma i vremena kao niza.
9. Postoji li način da se ubrza raščlanjivanje velikih popisa nizova datuma i vremena?
10. Razmotrite korištenje vektoriziranih operacija s za učinkovitu obradu velikih skupova podataka.
11. Mogu li rukovati lokaliziranim formatima datuma?
12. Da, navedite lokalizaciju u funkciji raščlanjivanja ili koristite biblioteke specifične za lokalizaciju za rukovanje lokaliziranim formatima datuma.
13. Što ako moji nizovi datuma sadrže dodatni tekst?
14. Ekstrahirajte datumski dio koristeći regularne izraze prije analize.
15. Kako postupati s datumima s različitim razdjelnicima?
16. The je fleksibilan sa separatorima i može rukovati različitim graničnicima.
17. Mogu li analizirati datume kojima nedostaju komponente?
18. Da, može zaključiti da nedostaju komponente poput tekuće godine ako nisu navedene.

Zaključne misli o pretvorbi datuma i vremena

Ukratko, pretvaranje nizova datuma i vremena u objekte datuma i vremena u Pythonu može se učinkovito postići pomoću različitih pristupa kao što su modul datuma i vremena, razumijevanje popisa i biblioteka pandas. Svaka metoda nudi jedinstvene prednosti ovisno o složenosti i veličini skupa podataka. Razumijevanjem i korištenjem ovih tehnika, programeri mogu osigurati točnu i učinkovitu manipulaciju datumom i vremenom, što je ključno za zadatke analize podataka i obrade.