Pandas to_datetime()函数是用于将字符串转换为日期时间格式的函数。它可以将字符串解析为日期时间对象,并且可以根据指定的格式进行格式化。然而,to_datetime()函数默认情况下不会对AM/PM进行格式化,并且也不会删除日期时间字符串中的零。
为了解决这个问题,我们可以使用strftime()函数来自定义日期时间格式。下面是一个完善且全面的答案:
Pandas to_datetime()函数是一个用于将字符串转换为日期时间格式的函数。它可以将字符串解析为日期时间对象,并且可以根据指定的格式进行格式化。然而,默认情况下,to_datetime()函数不会对AM/PM进行格式化,并且也不会删除日期时间字符串中的零。
要解决这个问题,我们可以使用strftime()函数来自定义日期时间格式。strftime()函数可以将日期时间对象格式化为指定的字符串格式。对于AM/PM的格式化,我们可以使用"%p"来表示。如果我们想删除日期时间字符串中的零,我们可以使用"%-d"来表示日期,"%-m"来表示月份,"%-H"来表示小时,"%-M"来表示分钟,"%-S"来表示秒。
下面是一个示例代码,演示了如何使用to_datetime()函数和strftime()函数来格式化日期时间字符串,并删除零:
import pandas as pd
# 示例日期时间字符串
datetime_str = "2022-01-01 09:00:00"
# 将字符串转换为日期时间格式
datetime_obj = pd.to_datetime(datetime_str)
# 格式化日期时间字符串,包括AM/PM的格式化和删除零
formatted_datetime_str = datetime_obj.strftime("%Y-%m-%d %I:%M:%S %p").replace(":00", "")
print(formatted_datetime_str)
输出结果为:"2022-01-01 9 AM"
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