Python将整列20220515103000格式数据转换为“%Y%m%d%H%M%S”数据

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. 从源数据中读取整列20220515103000格式数据，可以使用Pandas库读取CSV文件或者从数据库中读取数据。

2. 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 = "20220515103000"
time_obj = datetime.strptime(time_str, "%Y%m%d%H%M%S")

3. 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")

4. 将转换后的时间字符串存储到目标数据中，可以使用Pandas库将数据写入CSV文件或者将数据存储到数据库中。

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 202110081315转换为时间格式'%Y-%m-%d %H%M'

可以使用datetime模块将其转换成时间格式，具体代码如下：

import datetime

time_str = 'PYTHON 202110081315'
time_obj = datetime.datetime.strptime(time_str[7:], '%Y%m%d%H%M')
time_str_format = time_obj.strftime('%Y-%m-%d %H%M')

print(time_str_format)

输出结果为：

2021-10-08 1315

我们首先使用字符串切片取出时间部分，即'202110081315'。然后使用`strptime`方法将其转换为datetime对象。`'%Y%m%d%H%M'`是时间格式的字符串，其中%Y表示年份，%m表示月份，%d表示日期，%H表示小时，%M表示分钟。最后使用`strftime`方法将datetime对象转换为指定格式的字符串。`'%Y-%m-%d %H%M'`中的-和空格是指定的分隔符。