日付文字列を解析して形式を変更する


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「Mon Feb 15 2010」という形式の日付文字列があります。形式を「15/02/2010」に変更したい。これどうやってするの?


回答:


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datetime モジュールはそれを助けることができます:

datetime.datetime.strptime(date_string, format1).strftime(format2)

あなたができる具体的な例については

>>> datetime.datetime.strptime('Mon Feb 15 2010', '%a %b %d %Y').strftime('%d/%m/%Y')
'15/02/2010'
>>>

2
datetime.datetime(2010年2月15日月曜日、 "%a%b%d%Y")。strftime( "%d /%m /%Y")正しいですか?エラーが発生しました。
Nimmy

1
@nimmyliji:コメントを投稿する10分前に修正されました。そしてもちろん、あなたはdate_string文字列として持っているべきです。
SilentGhost 2010

3
完全に機能する例をご覧ください;)どのインポート/ ...が必要ですか?
15年

format1入力日付文字列の形式を表す文字列である必要があります。format2出力するターゲット文字列形式です。
ThorSummoner 2015

1
さらに詳しく説明できますか?この例ではformat1はどのように見えるでしょうか?
user1767754 2015年

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dateutilライブラリをインストールできます。そのparse関数は、のように形式を指定する必要なく、文字列の形式を把握できますdatetime.strptime

from dateutil.parser import parse
dt = parse('Mon Feb 15 2010')
print(dt)
# datetime.datetime(2010, 2, 15, 0, 0)
print(dt.strftime('%d/%m/%Y'))
# 15/02/2010

有効なISO文字列の正確な形式が不明な場合は、dateutil.parseの方が適しています。ISOにはマイクロ秒が含まれる場合と含まれない場合があります。末尾に「Z」が含まれる場合と含まれない場合があります。datetime.strptimeは、それに対応できるほど柔軟ではありません。
Michael Kariv

4
Pase Dateは注意して使用する必要があります。parse('12 .07.2017 ')はdatetime(2017、12、7、..)を返しますが、parse('13 .07.2017')は.datetime(2017、7、13、...)を返します
ego2dot0

python 3.xニーズインストールするpython-dateutil pip install python-dateutil
AB Abhi

24
>>> from_date="Mon Feb 15 2010"
>>> import time                
>>> conv=time.strptime(from_date,"%a %b %d %Y")
>>> time.strftime("%d/%m/%Y",conv)
'15/02/2010'

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文字列をdatetimeオブジェクトに変換する

from datetime import datetime
s = "2016-03-26T09:25:55.000Z"
f = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"
out = datetime.strptime(s, f)
print(out)
output:
2016-03-26 09:25:55

これは、月の文字列「Feb」が含まれている彼が尋ねた形式とは異なります。
Shahir Ansari、

@ShahirAnsariあなたは好きなようにフォーマットを変更できます " docs.python.org/3/library/datetime.html "
anjaneyulubatta505 '30

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この質問が頻繁に来るので、ここに簡単な説明があります。

datetimeまたはtimeモジュールには2つの重要な機能があります。

  • strftime-日付時刻または時刻オブジェクトから日付または時刻の文字列表現を作成します。
  • strptime-文字列から日時オブジェクトまたは時間オブジェクトを作成します。

どちらの場合も、フォーマット文字列が必要です。これは、日付または時刻が文字列でどのようにフォーマットされているかを示す表現です。

次に、日付オブジェクトがあるとします。

>>> from datetime import datetime
>>> d = datetime(2010, 2, 15)
>>> d
datetime.datetime(2010, 2, 15, 0, 0)

この日付から次の形式の文字列を作成したい場合 'Mon Feb 15 2010'

>>> s = d.strftime('%a %b %d %y')
>>> print s
Mon Feb 15 10

これをs再びdatetimeオブジェクトに変換したいとします。

>>> new_date = datetime.strptime(s, '%a %b %d %y')
>>> print new_date
2010-02-15 00:00:00

日時に関するこのドキュメントのすべてのフォーマットディレクティブを参照してください。


私はあなたの説明が大好きです。
1

2

単に完了のために:を使用strptime()して日付を解析し、日付に日、月などの名前が含まれている場合は、ロケールを考慮する必要があることに注意してください。

ドキュメントの脚注にも記載されています。

例として:

import locale
print(locale.getlocale())

>> ('nl_BE', 'ISO8859-1')

from datetime import datetime
datetime.strptime('6-Mar-2016', '%d-%b-%Y').strftime('%Y-%m-%d')

>> ValueError: time data '6-Mar-2016' does not match format '%d-%b-%Y'

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US')
datetime.strptime('6-Mar-2016', '%d-%b-%Y').strftime('%Y-%m-%d')

>> '2016-03-06'

2

@codelingおよび@ user1767754:次の2行が機能します。質問された問題例の完全な解決策を誰も投稿しなかったのを見ました。うまくいけば、これは十分な説明です。

import datetime

x = datetime.datetime.strptime("Mon Feb 15 2010", "%a %b %d %Y").strftime("%d/%m/%Y")
print(x)

出力:

15/02/2010

1

あなたもパンダを使用してこれを達成することができます:

import pandas as pd

pd.to_datetime('Mon Feb 15 2010', format='%a %b %d %Y').strftime('%d/%m/%Y')

出力:

'15/02/2010'

次のように、さまざまなデータ型にパンダアプローチを適用できます。

import pandas as pd
import numpy as np

def reformat_date(date_string, old_format, new_format):
    return pd.to_datetime(date_string, format=old_format, errors='ignore').strftime(new_format)

date_string = 'Mon Feb 15 2010'
date_list = ['Mon Feb 15 2010', 'Wed Feb 17 2010']
date_array = np.array(date_list)
date_series = pd.Series(date_list)

old_format = '%a %b %d %Y'
new_format = '%d/%m/%Y'

print(reformat_date(date_string, old_format, new_format))
print(reformat_date(date_list, old_format, new_format).values)
print(reformat_date(date_array, old_format, new_format).values)
print(date_series.apply(lambda x: reformat_date(x, old_format, new_format)).values)

出力:

15/02/2010
['15/02/2010' '17/02/2010']
['15/02/2010' '17/02/2010']
['15/02/2010' '17/02/2010']

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