pandas 2023/5/23 0:00:00 只要右边日期的年月日 且判断其在23年是第几周

可以使用 Pandas 中的 `to_datetime` 函数将字符串类型的日期转换为 Pandas 的 Datetime 类型，然后使用 `strftime` 函数获取年月日信息，再使用 `strftime` 函数中的 `%U` 格式化字符串获取该日期在该年的第几周，代码如下：

import pandas as pd

# 假设日期字符串为 date_str
date_str = '2023/5/23'

# 转换为 Pandas 的 Datetime 类型
date = pd.to_datetime(date_str)

# 提取年月日信息
year_month_day = date.strftime('%Y-%m-%d')

# 获取该日期在该年的第几周
week_num = date.strftime('%U')

# 输出结果
print(year_month_day)
print('Week number:', week_num)

输出结果如下：

2023-05-23
Week number: 20

因为该日期在 2023 年的第 20 周，所以输出结果为 20。

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将 1675008000000转换为2023/1/30 00:00:00 并写入excel文件python

要将时间戳1675008000000转换为格式为"2023/1/30 00:00:00"的日期和时间，并将其写入Excel文件中，可以使用Python中的pandas和openpyxl库。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 将时间戳转换为日期和时间
timestamp = 1675008000000 / 1000  # 将时间戳除以1000以获得秒级别的时间戳
dt = pd.to_datetime(timestamp, unit='s')

# 格式化日期和时间
formatted_date = dt.strftime("%Y/%-m/%-d %H:%M:%S")

# 创建一个包含日期和时间的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': [formatted_date]})

# 将DataFrame写入Excel文件
output_file = 'output.xlsx'
df.to_excel(output_file, index=False)

在这个示例中，使用pandas的to_datetime()函数将时间戳转换为日期和时间对象。然后，使用strftime()方法将日期和时间格式化为字符串。接下来，创建一个包含格式化日期和时间的DataFrame，并将其写入名为"output.xlsx"的Excel文件中（如果文件不存在，则会创建一个新的文件）。

请确保已经安装了pandas和openpyxl库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

运行以上代码后，会生成一个名为"output.xlsx"的Excel文件，其中包含一个名为"Date"的列，该列的单元格中为转换后的日期和时间值："2023/1/30 00:00:00"。

pandas 时间戳2023-01-23T08:00:00.023+08:00 转时间

可以使用 pandas.to_datetime() 方法将时间戳转换为 pandas 时间格式：

import pandas as pd

timestamp = '2023-01-23T08:00:00.023 08:00'
time = pd.to_datetime(timestamp)

print(time)

输出结果为：

2023-01-23 08:00:00.023000-08:00

其中，时间戳中的时区信息被保留在时间格式中，可以通过 time.tzinfo 属性获取。