from datetime import datetime created_at = "2023-06-01T13:19:42.903" dt = datetime.strptime(created_at, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f") new_format = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") print(new_format) 改成一行代码

时间: 2023-09-09 22:06:30 浏览: 102
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python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析

可以将上述代码合并为一行，如下所示： ```python print(datetime.strptime("2023-06-01T13:19:42.903", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f").strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) ``` 这行代码的输出结果与之前的代码相同，为：`2023-06-01 13:19:42`。
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你的代码有如下错误Traceback (most recent call last): File "C:\Users\666\Desktop\func\洋葱图.py", line 8, in <module> data_wait['arrival_date'] = pd.to_datetime(data_wait['arrival_date']) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\666\Desktop\func\venv\Lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 1046, in to_datetime cache_array = _maybe_cache(arg, format, cache, convert_listlike) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\666\Desktop\func\venv\Lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 250, in _maybe_cache cache_dates = convert_listlike(unique_dates, format) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\666\Desktop\func\venv\Lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 453, in _convert_listlike_datetimes return _array_strptime_with_fallback(arg, name, utc, format, exact, errors) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\666\Desktop\func\venv\Lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 484, in _array_strptime_with_fallback result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors, utc=utc) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "pandas\_libs\tslibs\strptime.pyx", line 530, in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime File "pandas\_libs\tslibs\strptime.pyx", line 351, in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime ValueError: time data "13/01/2020" doesn't match format "%m/%d/%Y", at position 6. You might want to try: - passing format if your strings have a consistent format; - passing format='ISO8601' if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format; - passing format='mixed', and the format will be inferred for each element individually. You might want to use dayfirst alongside this. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，似乎是因为 pd.to_datetime() 函数无法将日期字符串解析为日期格式。这可能是因为日期字符串的格式与默认格式 %Y-%m-%d 不匹配。 你可以通过指定日期字符串的格式来解决这个问题。例如，如果日期...

def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass,把上述def函数封装成web接口，同时进行具体说明要如何进行调用

from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '...

用python写一个记账t = datetime.datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%s") #获取系统时间，并规定格式 小程序

例如，输出可能是"2023/06/01 13:45:30"。 如果你想要编写一个简单的记账小程序，可能会包含以下几个步骤： 1. **用户输入**: 让用户输入记账信息（如描述、金额和日期）。 2. **日期记录**: 使用上述方法记录日期...

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#日期到时间戳上的转换： import datetime import time t = datetime.datetime(2014,12, 6, 12, 10, 10) timestamp = time.mktime(t.timetuple())展开代码 ↓ 1417839010.0 #时间戳到时间日期的转换： import ...
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