在Python中解析含有纳秒的DateTime字符串
大多数应用要求的精度可达几秒钟,但也有一些关键的应用要求纳秒级的精度,特别是那些可以进行极速计算的应用。它可以帮助深入了解与应用程序的时间空间有关的某些因素。让我们看看如何能解析含有纳秒的DateTime字符串。Python有一个指令列表,可以用来将字符串解析为日期时间对象。让我们看一下我们将在代码中使用的其中一些指令。
指令 | 描述 | 例子 |
---|---|---|
%Y | 年份 | 2021 |
%m | 月号 | 7 |
%d | 月份的日期 | 5 |
%H | 24小时格式 | 16 |
%M | 分钟 | 51 |
%f | 微秒 | 234567 |
DateTime对象的图像演示
剖析的图像表示
让我们以默认的Python时间戳格式。”2021-08-05 15:25:56.792554 “作为一个例子来工作。
方法1:使用DateTime模块
在这个例子中,我们将看到纳秒的值是792554。” %f _ ” 指令被用来解析纳秒。通过使用_strftime()方法将”_%f _”指令转换为其表示日期时间对象的字符串值,可以交叉验证同样的事情。
输出
方法2:使用Pandas库
这里我们将使用pandas.to_datetime()方法来解析包含纳秒的DateTime字符串。
语法:
参数:
- arg: 一个整数、字符串、浮点数、列表或dict对象,用于转换为Date时间对象。
- dayfirst: 布尔值,如果为真,则将日期放在首位。
- yearfirst: 布尔值,如果为真,将年份放在前面。
- utc:布尔值,如果为真,则返回UTC的时间。
- format:字符串输入,告诉日、月、年的位置。
输出:
上面的例子与前面的例子类似,只是我们使用了pandas库而不是datetime模块。当我们在使用pandas数据框架时,这可以证明是很方便的。这个库的一个好处是,我们可能不需要手动提供格式。在pandas.to_datetime()方法中的参数infer_datetime_format可以自动处理这个问题,如果提供的是True。在某些情况下,它可以将解析速度提高~5-10倍_。下面是一个相同的例子。
输出: