具有非零填充值的 to_datetime python

在使用Python做日期和时间处理时，函数to_datetime是非常常用的。该函数可以把不同的日期字符串、数字或时间戳转换为Python中的Datatime对象。本文将介绍如何使用to_datetime函数处理具有非零填充值的日期字符串。

1. 什么是具有非零填充值的日期字符串？

具有非零填充值的日期字符串指的是，由于历史或传统原因，某些日期字符串中可能存在前导的0或∅（Null）。例如，年份为2019的8月5日可能表示为'20190805'或'2019-08-05'或'2019.08.05'等，其中月份和日期中有前导0或∅。在处理这类日期字符串时，必须注意这些填充值，否则可能会导致日期解析错误。

2. 如何使用to_datetime处理具有非零填充值的日期字符串？

使用to_datetime函数处理具有非零填充值的日期字符串，需要指定参数format。格式化字符串中必须使用相应的填充值占位符。具体的填充值占位符如下表所示：

| 填充值 | 占位符 | | :---: | :---: | | 1到2位数的月份 | %m | | 1到2位数的日期 | %d | | 2位数的年份 | %y | | 4位数的年份 | %Y |

下面是一个具体的示例：

from pandas import to_datetime

# 定义一个具有填充值的日期字符串
date_str = "2019-08-05"

# 定义格式化字符串，指定填充值占位符
format_str = "%Y-%m-%d"

# 转换为Datetime对象
date = to_datetime(date_str, format=format_str)

print("原始字符串：", date_str)
print("转换后日期：", date)

输出结果为：

原始字符串： 2019-08-05
转换后日期： 2019-08-05 00:00:00

可以看到，我们成功地把具有前导0的日期字符串转换成了Python的Datatime对象。这样，在使用to_datetime函数处理具有非零填充值的日期字符串时，就可以保证日期解析的正确性。

3. 总结

本文介绍了如何使用to_datetime函数处理具有非零填充值的日期字符串。在处理这类日期字符串时，必须先指定格式化字符串，并在其中使用相应的填充值占位符。这样可以保证数据的正确转换，从而避免日期解析错误。