Для столбца / серии данных pandas:
Преобразовать строковый столбец (dtype object ) в столбец datetime (dtype datetime64 [нс] ) используя to_datetime . Тогда, если вы хотите, чтобы другой столбец с вашими датами вернулся в выбранном вами формате строки, используйте dt.strftime .
Пример:
df = pd.DataFrame({
"Date": ["2014-12-19T05:00:00", "2014-12-20T05:00:00", "2014-12-21T05:00:00"],
"Value": [0, 2, 4]})
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['MyDateTimeString'] = df['DateTime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(df)
# Date Value DateTime MyDateTimeString
# 0 2014-12-19T05:00:00 0 2014-12-19 05:00:00 2014-12-19
# 1 2014-12-20T05:00:00 2 2014-12-20 05:00:00 2014-12-20
# 2 2014-12-21T05:00:00 4 2014-12-21 05:00:00 2014-12-21
В общем:
Чтобы прочитать ваши строки в объектах datetime, используйте strptime :
import datetime
d = datetime.datetime.strptime("2014-12-19T05:00:00", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
Затем, чтобы получить строковое представление этих объектов datetime, используйте strftime :
d.strftime("%d-%m-%Y")
Для более общего анализа строки в дату удобна библиотека dateparser :
import dateparser
dateparser.parse("2014-12-19T05:00:00").strftime("%d-%m-%Y")
# '19-12-2014'
dateparser.parse("December 19, 2014 at 5am").strftime("%d-%m-%Y")
# '19-12-2014'