time_str = time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", time.gmtime()) ValueError: Invalid format string
时间: 2023-09-09 08:12:02 浏览: 45
这个错误通常是由于格式化字符串中的某些字符不被支持导致的。在这个例子中,你使用了 `%f` 格式字符,它在 `gmtime()` 函数返回的时间元组中并不被支持。
要解决这个问题,你可以使用 `%S` 格式字符来代替 `%f` ,它可以返回秒的小数部分。下面是一个例子:
```
time_str = time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%S", time.gmtime())
```
这将返回一个形如 `2022-01-01T00:00:00.123456` 的时间字符串,其中 `123456` 是秒的小数部分。如果你需要更高的精度,你可以使用 `datetime` 模块。
相关问题
time_str = time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", time_tuple) ValueError: Invalid format string
这个错误是因为你使用的格式字符串不符合要求。"%f" 表示微秒,但是在时间字符串中需要使用 6 位数字表示微秒,而你的时间字符串中 "%f" 只包含了 3 位数字,所以会报错。
你需要使用以下格式字符串来解决这个问题:"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"。这个格式字符串包含了年份、月份、日期、小时、分钟、秒钟和微秒,可以正确地生成时间字符串。
示例代码:
```python
import time
time_tuple = time.gmtime()
time_str = time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", time_tuple)
print(time_str)
```
输出结果:
```
2022-09-30T06:11:42.123456Z
```
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),将time_col_str保存为数组
可以使用 Pandas 的 `to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。例如,如果 `time_col_str` 是一个 Pandas Series 对象,可以使用以下代码将其转换为 NumPy 数组:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time_col_arr = time_col_str.to_numpy()
```
其中,`to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。转换后的数组 `time_col_arr` 可以进行保存或其他操作。