想要这种格式的"%Y-%m-%d %H:%M:%S"

如果你想将 DataFrame（df）中的 'time' 列转换为指定格式的字符串（"%Y-%m-%d %H:%M:%S"），你可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法结合 strftime() 方法来实现。

下面是修改后的代码示例：

import pandas as pd

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s').dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

这将使用 to_datetime() 方法将 'time' 列的每个值转换为 pandas 的日期时间类型，并使用 strftime() 方法将其格式化为指定的字符串格式。请确保 'time' 列的值是时间戳（例如，UNIX 时间戳）类型，以便正确进行转换。

相关问题

start_time = datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')ValueError: time data "['2023-04-28T23:19:25.000000000']" does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

这个错误是因为你的时间数据格式与你的代码中指定的时间格式不匹配。你的时间数据似乎是一个列表，需要先提取出其中的字符串元素，再进行格式化。你可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

start_time = datetime.strptime(start_time[0], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')

这里假设你的时间数据是一个列表，其中第一个元素是一个字符串类型的时间戳。`%f` 表示解析小数部分的秒数。如果你的时间数据中没有小数部分，可以把 `%f` 从格式字符串中去掉。

把missing_times中"%Y-%m-%d %H:%M:%S"转换为'%Y-%m-%d'

如果你想从`missing_times`这个变量中，将日期时间格式`%Y-%m-%d %H:%M:%S`转换为`%Y-%m-%d`，你可以使用Python的datetime模块中的`strftime()`函数。这个函数用于格式化日期和时间对象。

这里是一个简单的例子：

from datetime import datetime

# 假设missing_times是一个字符串列表，其中包含日期时间
missing_times = ["2023-01-01 12:00:00", "2023-01-02 13:30:45"]

# 使用strftime()函数去除时间部分
formatted_times = [datetime.strptime(missing_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").strftime("%Y-%m-%d") for missing_time in missing_times]

# 现在formatted_times包含了原始日期，格式为"%Y-%m-%d"
formatted_times

这段代码首先将每个字符串解析成一个datetime对象，然后用新的格式字符串`"%Y-%m-%d"`重新格式化，只保留年月日的部分。