python 时间的格式转化，格式为20130415172500字符串转为datetime类型

Posted 2023-04-16

一个时间格式为20130415172559（年月日时分秒）的字符串。怎么转化为datetime格式，能进行时间加减运算，比如在这个时间的基础上增加2秒，如何实现

python编程用datetime方法进行时间转换，代码如下：

$ python
Python 2.7.2+ (default, Jul 20 2012, 22:12:53) 
[gcc 4.6.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import datetime
>>> dtstr = "20130415172559"
>>> dt = datetime.datetime.strptime(dtstr, "%Y%m%d%H%M%S")
>>> dt
datetime.datetime(2013, 4, 15, 17, 25, 59)
>>> another_dt = dt+datetime.timedelta(seconds=2)
>>> another_dt
datetime.datetime(2013, 4, 15, 17, 26, 1)
>>> 参考技术A $ python
Python 2.7.2+ (default, Jul 20 2012, 22:12:53)
[GCC 4.6.1] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import datetime
>>> dtstr = "20130415172559"
>>> dt = datetime.datetime.strptime(dtstr, "%Y%m%d%H%M%S")
>>> dt
datetime.datetime(2013, 4, 15, 17, 25, 59)
>>> another_dt = dt+datetime.timedelta(seconds=2)
>>> another_dt
datetime.datetime(2013, 4, 15, 17, 26, 1)
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Python将str强制转化为dict，完成json格式数据转存为Excel

有些程序的结果经常是以json格式保存的，若需要进行数据分析，还是把数据放进DataFrame比较方便。 
比如我们拿到一个Txt文档，里面写满了一行行这样的数据：

分析以上数据，可知：

• 数据存储在Txt文件中，本质是字符串str

• 该字符串展示形式，形似dict类型

因此，思考采用什么方法可以将Str直接强制转化为dict类型？

经查资料，知eval()方法可以直接将str转化为dict

• pandas可以将dataframe直接写入到Excel文件中

• dataframe可以将结构统一的Dict追加到数据框新的一行

所以，我们可以通过以下代码实现数据格式的转换：

---

import pandas as pd

txt = pd.read_table('c:/Users/ami/Documents/WeChat Files/helloMe/Files/mq(3).txt',encoding='utf-8',header=None)

new = pd.DataFrame({},index=[0])

result = new

for key,value in txt[0].items():

    new = eval(value)    

    result = result.append(new, ignore_index=True)

result.to_excel('c:/Users/ami/Desktop/result20180408.xlsx')

print('done!')

有几个注意点需要强调一下：

1. pandas读入txt文件，使用read_table()方法

2. read_table()方法，可以通过encoding参数来设置编码方式，设置encoding=’utf-8’，你就不会看到乱码

3. read_table()方法，可以通过header参数来设置是否有表头

4. dataframe的append()方法，可以通过ignore_index参数来设置行索引