当原始变量中不包含各个变量时，使用默认值转换一系列日期时间格式

如何解决当原始变量中不包含各个变量时，使用默认值转换一系列日期时间格式

我正在从csv文件导入数据。我df上的一列是包含日期时间信息的列，但是它的数据是动态的。有时它包含时间信息，有时不包含；有时它会通知时区，有时不会。

数据以2516 non-null object

开头

以下是一个仅包含日期-没有时间和时区的系列的示例：

         datetime
0       2020-08-15
1       2020-08-14
2       2020-08-13
3       2020-08-12  

我正在使用pd.to_datetime和dt.strftime转换为日期时间以更改数据格式。所以对于下面的代码...

df['datetime'] = df['datetime'].apply(pd.to_datetime,format='%Y-%m-%d')
df['datetime'] = df['datetime'].dt.strftime('%y-%m-%d-%Z-%H-%M-%S')

...和示例数据，最终得到以下输出：

0       20-08-15--00:00:00
1       20-08-14--00:00:00
2       20-08-13--00:00:00
3       20-08-12--00:00:00

请注意，在一起有两个--，因为源中没有时区，并且%Z不返回任何内容；和时间值最终以00:00:00结束，因为两者均未提供。

我想要实现的是在源不提供时区的默认值添加到时区，以便变得明确；并添加默认时间值，以填充起点也不提供这些值的条目。

是否可以像对函数参数的默认值那样执行某些操作？

def funct(arg1,arg2=x,arg3="xyz") 

解决方法

如果要使用本地化，则需要声明您的语言环境。

import datetime as dt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"date":pd.date_range(dt.datetime(2020,8,12),dt.datetime(2020,15))})
df["datestr"] = df["date"].dt.tz_localize("Europe/London").dt.strftime('%y-%m-%d-%Z-%H-%M-%S')

输出

      date                datestr
2020-08-12  20-08-12-BST-00-00-00
2020-08-13  20-08-13-BST-00-00-00
2020-08-14  20-08-14-BST-00-00-00
2020-08-15  20-08-15-BST-00-00-00

,

我要去做的事情是dateutil。因此，对于您的情况：

from dateutil.parser import parse
from dateutil import tz 

dt = parse('1970-01-01 12:00+0')
datetime.datetime(1970,1,12,tzinfo=tzutc())

parse('2020-08-15',default=dt)                                                                                                                                           
datetime.datetime(2020,15,tzinfo=tzutc())

print(parse('2020-08-15',default=dt))                                                                                                                                    
2020-08-15 12:00:00+00:00

dt被创建为解析模板。输入日期时间字符串未提供的任何内容都将替换为模板值。在这种情况下，时间和时区。您可以在apply函数中代替它。