Python将20220515103000转换为“2022-05-15 10:30:00”

可以使用Python的datetime模块来实现时间格式的转换。以下是一个示例代码：

from datetime import datetime

time_str = "20220515103000"
datetime_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y%m%d%H%M%S")
formatted_time_str = datetime_obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

print(formatted_time_str)

输出结果为：

2022-05-15 10:30:00

首先，我们使用`datetime.strptime()`函数将原始字符串解析为`datetime`对象，指定输入字符串的格式为`"%Y%m%d%H%M%S"`，即年月日时分秒。然后，我们使用`datetime.strftime()`函数将`datetime`对象格式化为特定的字符串格式，指定输出字符串的格式为`"%Y-%m-%d %H:%M:%S"`，即年-月-日 时:分:秒。最后输出格式化后的字符串。

相关问题

Python将整列20220515103000格式数据转换为“2022-05-15 10:30:00”数据

如果要将整列数据都转换为相同的格式，可以使用Pandas库来读取和操作数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将整列数据转换为datetime格式
datetime_objs = pd.to_datetime(data['time'], format="%Y%m%d%H%M%S")

# 将datetime格式转换为特定的字符串格式
formatted_time_strs = datetime_objs.dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 将格式化后的字符串替换原始数据
data['time'] = formatted_time_strs

# 输出数据
print(data)

假设数据文件名为"data.csv"，其中包含一列名为"time"的数据，格式都为20220515103000。

首先，我们使用Pandas的`read_csv()`函数读取数据。然后，使用`pd.to_datetime()`函数将整列数据转换为`datetime`格式，指定输入字符串的格式为`"%Y%m%d%H%M%S"`，即年月日时分秒。

接着，我们使用`datetime`对象的`dt.strftime()`函数将`datetime`对象格式化为特定的字符串格式，指定输出字符串的格式为`"%Y-%m-%d %H:%M:%S"`，即年-月-日 时:分:秒。最后，我们将格式化后的字符串替换原始数据，即将新的字符串数据写回原来的数据列。

最终输出格式化后的数据。

Python将20230501105845转换为2023-05-01 10:58:45

可以使用Python中的datetime模块来实现时间格式转换。具体步骤如下：

1. 使用datetime模块中的strptime函数将时间字符串转换为时间对象。代码示例：

from datetime import datetime

time_str = "20230501105845"
time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y%m%d%H%M%S")

2. 使用datetime模块中的strftime函数将时间对象转换为指定格式的时间字符串。代码示例：

time_str_new = time_obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

这里的`%Y-%m-%d`表示带连字符的年份、月份和日期，`%H:%M:%S`表示小时、分钟和秒。

3. 输出转换后的时间字符串即可。代码示例：

print(time_str_new)

输出结果为：

2023-05-01 10:58:45