将形如18.9这样的年月转换为datetime格式
时间: 2023-06-10 10:06:33 浏览: 56
可以使用Python中的datetime模块来将形如18.9这样的年月转换为datetime格式。具体实现代码如下:
```python
from datetime import datetime
date_str = '18.9'
date_obj = datetime.strptime(date_str, '%y.%m')
print(date_obj)
```
解析:
- `datetime.strptime()` 方法可以将字符串转换为datetime类型的对象。
- `%y` 表示两位数的年份, `%m` 表示两位数的月份。
- `date_obj` 就是转换后的datetime对象,可以对其进行各种操作。
相关问题
spss将string类型的时间格式转换为datetime格式
在SPSS中,将string类型的时间格式转换为datetime格式需要以下步骤:
1. 首先,需要将string类型的时间格式转换为numeric类型的时间格式。可以使用以下语法将格式为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"的字符串转换为日期型变量:
```
COMPUTE date = NUMBER(COPY(time,1,4), COPY(time,6,2), COPY(time,9,2)).
COMPUTE time_num = (date - DATE(1582,10,14)) * 86400 + TIME.NUMBER(COPY(time,12,2), COPY(time,15,2), COPY(time,18,2)).
```
其中,time为格式为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"的字符串,date为日期型变量,time_num为numeric类型的时间格式。
2. 将numeric类型的时间格式转换为datetime格式。可以使用以下语法将numeric类型的时间格式转换为datetime型变量:
```
COMPUTE datetime = DATE.TIME.STAMP(1582,10,14,0,0,0) + (time_num / 86400).
FORMATS datetime (DATETIME20).
```
其中,datetime为datetime型变量,DATETIME20是datetime的格式设置,可以根据需要进行修改。
这样,就可以将string类型的时间格式转换为datetime格式了。
将Series数据转换为datetime格式
可以使用Pandas库中的to_datetime函数将Series数据转换为datetime格式。具体步骤如下:
1. 从源数据中读取Series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Pandas库中的to_datetime函数将Series数据转换为datetime格式。代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件中的数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将Series数据转换为datetime格式
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y%m%d%H%M%S')
```
这里的`format`参数用于指定时间字符串的格式,可以根据实际情况进行调整。如果时间字符串的格式与默认格式不一致,需要指定对应的格式。
3. 将转换后的数据存储到目标数据中,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。