Gibt es ein As.Date() - Äquivalent (R) in Python?

Question

sagen, wir haben einen String:

string = "2014-12-04 04:07:59 <font color='green'> info:</font> One, two, three, four, five." 

In Python, würde ich alles, aber 2014-12-04 entfernen müssen, dann

time.mktime(datetime.datetime.strptime(string, "%Y-%m-%d").timetuple()) 

Auf der anderen Seite verwenden, in R, alles, was ich zu tun haben, ist as.Date(string) und ich bekomme das passende Datum, in Datumsform. Hat Python so etwas?

Answer 1

Wenn Sie den Speicherort in der Zeichenfolge und der Datumsformatierung kennen, können Sie schneiden verwenden zusammen mit strptime:

import datetime as dt 

>>> dt.datetime.strptime(string[:10], '%Y-%m-%d').date() 
datetime.date(2014, 12, 4) 

Wenn Sie ein Paket wie Pandas verwenden möchten:

>>> pd.to_datetime(string[:10]) 
Timestamp('2014-12-04 00:00:00') 

Sie können auch das dateutil Paket verwenden:

from dateutil.parser import parse 

parse(string[:10]).date() 
datetime.date(2014, 12, 4) 

Answer 2

Zu fi nd ein Datum/Uhrzeit in einem beliebigen Text, könnten Sie parsedatetime module versuchen:

>>> import parsedatetime as pdt # $ pip install parsedatetime 
>>> text_with_date = "2014-12-04 04:07:59 <font color='green'> info:</font> One, two, three, four, five." 
>>> pdt.Calendar().nlp(text_with_date) 
((datetime.datetime(2014, 12, 4, 4, 7, 59), 3, 0, 19, '2014-12-04 04:07:59'),) 

ein datetime Objekt gegeben, rufen .date() Methode, um nur das Datum Teil zu erhalten.

Answer 3

Das fuzzy Argument dateutil wird für genau diesen Zweck verwendet:

from dateutil.parser import parse 

string = "2014-12-04 04:07:59 <font color='green'> info:</font> One, two, three, four, five." 
dt = parse(string, fuzzy=True) 

Das Ergebnis ist:

datetime.datetime(2014, 12, 4, 4, 7, 59) 

Wenn Sie nur das Datum wollen, nur dt.date() verwenden, um ein Date-Objekt zurück.

Beachten Sie, dass, wenn es andere Dinge in der Zeichenfolge gibt, die plausibel Teil eines Datums sein könnten (z. B. das Wort March oder etwas), das Probleme für den Parser verursacht.

Wenn Sie die Dinge, die sie übersprungen, um sehen möchten, verwenden Sie fuzzy_with_tokens:

from dateutil.parser import parse 

string = "2014-12-04 04:07:59 <font color='green'> info:</font> One, two, three, four, five." 
dt = parse(string, fuzzy=True) 

dt, tokens = parse(string, fuzzy_with_tokens=True) 

tokens löst auf:

(' ', " <font color='green'> info:</font> One, two, three, four, five.")