在熊猫中将UTC格式转换为dd / mm / yy hh：mm：ss格式？

Question

我有一列日期格式 我需要将2019-11-04 00:33:15 UTC格式化为04/11/19 hh:mm:ss。 我已经尝试过了：

df1["date"]= pd.to_datetime(df1["date"]) 

但是在所有条目中都返回了NaT。我不知道我在做什么错！！

Answer 1

您可以使用它轻松地转换格式。希望对您有帮助。

date = [["2019-11-04 00:33:15"],["2019-11-14 00:43:15"],["2019-11-25 06:33:15"],["2019-11-27 09:33:15"]]
df = pd.DataFrame(date, columns = ['Date']) 
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
print(df)

Answer 2

我正在尽我所能复制精确的东西。

您输入的格式如下：

  

2019-11-04 00:33:15 UTC

//td[@class='class_5' and span[@class='class_6']]

我现在将其转换为具有确切类型的日期时间类型：

df['old_format'] = ['2019-11-04 00:33:15 UTC', '2019-11-04 00:33:15 UTC']

现在将其转换为所需的格式：

df['old_format'] = pd.to_datetime(df['old_format'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z', errors='coerce')

示例输出：

df['new_format'] = df['old_format'].dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')

给出您的评论，我的old_format也属于同一类型。这是交叉检查：

                 old_format           new_format
0 2019-11-04 00:33:15+00:00  04/11/2019 00:33:15
1 2019-11-04 00:33:15+00:00  04/11/2019 00:33:15