order_time = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 报错：> (data_string, format)) E ValueError: time data '2023/04/30' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

时间: 2023-09-10 14:08:15 浏览: 158
RAR

System-Date-and-Time.rar_DATE system_Time_c++Date

你指定的时间格式是 "%Y-%m-%d %H:%M:%S"，但是你的时间字符串 '2023/04/30' 并不符合这个格式，导致解析时间失败。你需要将时间字符串的格式和时间格式进行匹配，例如将时间字符串的格式改为 "%Y/%m/%d"： ```python from datetime import datetime time_str = '2023/04/30' order_time = datetime.strptime(time_str, "%Y/%m/%d") ``` 这样就可以成功解析时间字符串了。如果你需要指定具体的时间，可以在时间字符串后面加上具体的时间，例如 '2023/04/30 12:30:00'，然后再将时间格式改为 "%Y/%m/%d %H:%M:%S" 即可。
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其中，time_str是一个字符串类型的时间，"%Y-%m-%d %H:%M:%S"是时间的格式，表示年份-月份-日期 小时:分钟:秒钟。函数strptime()会根据指定的格式解析时间字符串，并返回一个datetime对象。这个datetime对象包含了...

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start_time = datetime.now() - timedelta(days=1) end_time = datetime.now() 这两个变量可以填写为具体时间后，order_time = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")需要改吗

order_time = datetime.strptime(time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 需要注意的是，无论是在设置start_time和end_time变量的值，还是在转换字符串为datetime类型的对象时，都需要保证时间格式的正确性。

改正这段代码，读出的数据不对，且只有2018年的错误数据def order_data(request): orders = Order.objects.all().values("order_date","sales","quantity","profit") data = {"order_date":[],"sales":[],"quantity":[],"profit":[]} year_data = {} # 按年份分组后的数据 for order in orders: """if order['order_date'] != None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') order_date = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date() data['order_date'].append(order_date.strftime('%Y')) else: continue""" if order['order_date'] is not None: order_date_str = order['order_date'].strftime('%Y-%m-%d') order_year = datetime.strptime(order_date_str, '%Y-%m-%d').date().strftime('%Y') if order_year not in year_data: year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] year_data[order_year]["quantity"] += order["quantity"] year_data[order_year]["profit"] += order["profit"] """data['sales'].append(order['sales']) data['quantity'].append(order['quantity']) data['profit'].append((order['profit'])) return JsonResponse(data)""" for year, year_sales in year_data.items(): data['order_date'].append(year) data['sales'].append(year_sales["sales"]) data['quantity'].append(year_sales["quantity"]) data['profit'].append(year_sales["profit"]) return JsonResponse(data)

order_year = order['order_date'].strftime('%Y') if order_year not in year_data: year_data[order_year] = {"sales": 0, "quantity": 0, "profit": 0} year_data[order_year]["sales"] += order["sales"] ...

import datetime import pandas as pd def generate_figure(user_name): with open('./data/orders.txt','r') as f1: orders = [eval(each.strip()) for each in f1.readlines()] users_order = [user for user in orders if user['username'] == user_name] order_list = [] with open('./data/produts.txt','r') as f2: products = [eval(product.strip()) for product in f2.readlines()] for item in users_order: user_all_orders = {} user_all_orders['month'] = datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.strptime(item['create_time'],"%Y-%m-%d_%H:%M:%S"),"%B") user_all_orders['pro_id'] = item['pro_id'] user_all_orders['pro_price'] = ''.join([str(each['pro_current_price']) for each in products if each['pro_id'] == item['pro_id']]) order_list.append(user_all_orders) df_orders = pd.DataFrame(order_list)这段代码中我该怎么写才能让df_orders变成group by month并且显示的是该月份消费的proprice的总和

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def generate_figure(user_name): with open('./data/orders.txt','r') as f1: orders = [eval(each.strip()) for each in f1.readlines()] users_order = [user for user in orders if user['username'] == user_name] user_all_orders = {} order_list = [] with open('./data/produts.txt','r') as f2: products = [eval(product.strip()) for product in f2.readlines()] for item in users_order: user_all_orders['month'] = datetime.datetime.strftime(datetime.datetime.strptime(item['create_time'],"%Y-%m-%d_%H:%M:%S"),"%B") user_all_orders['pro_id'] = item['pro_id'] user_all_orders['pro_price'] = ''.join([str(each['pro_current_price']) for each in products if each['pro_id'] == item['pro_id']]) print(user_all_orders)这段代码改怎么改让最后的结果变成列表中的每个元素变成字典

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如果你想访问这个视图函数，你需要在URLconf中定义名为"order_data"的URL模式。你可以在URLconf中添加如下代码： python from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('order_data...

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start_date = datetime.datetime.strptime('2011-10-01', '%Y-%m-%d').date() end_date = datetime.datetime.strptime('2011-12-09', '%Y-%m-%d').date() day_part = time_grouped[start_date:end_date].groupby('...

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