使用Python对CSV文件中的时间戳进行排序

我试图按给定的时间戳对csv文件的内容进行排序，但它似乎对我不起作用。它们是这样给出的：

2021-04-16 12:59:26+02:00

我当前的代码：

from datetime import datetime
import csv
from csv import DictReader

with open('List_32_Data_New.csv', 'r') as read_obj:
    csv_dict_reader = DictReader(read_obj)

    csv_dict_reader = sorted(csv_dict_reader, key = lambda row: datetime.strptime(row['Timestamp'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z"))

    writer = csv.writer(open("Sorted.csv", 'w'))

    for row in csv_dict_reader:
        writer.writerow(row)

但是，它总是抛出错误：

时间数据“2021-04-16 12:59:26+02:00”与格式“%Y-%m-%d%H:%m:%S%z”不匹配。

我已经尝试了一个在线编译器，显然它在那里工作

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任何帮助都将不胜感激。

如果您将熊猫作为图书馆使用，可能会更容易一些（归功于：MrFuppes）

如果您仍然有错误，您也可以尝试像这样解析日期（贷记到：Zerox）：

不确定正确的日期时间格式？您可以尝试自动检测

推断\u datetime\u format=True

：

df['new_timestamps'] = pd.to_datetime(df['timestamps'], infer_datetime_format=True)

使用以下样本进行测试：

df = pd.DataFrame(['2021-04-15 12:59:26+02:00','2021-04-13 12:59:26+02:00','2021-04-16 12:59:26+02:00'], columns=['timestamps'])

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非常感谢您的回答！这对我现在起作用了。出于某种原因，它仍然给了我相同的错误，但是当我将它更改为

df['new_timestamps']=df['timestamps'].map（lambda x:datetime.strtime（（parser.parse（x））.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m:%S%z”），“%Y-%m-%d%H:%m:%S%z”）

它工作了。我只是想补充一些信息，以防有人遇到同样的问题。很高兴我能帮上忙。我更新了我的答案，以包括你的发现，供未来读者阅读。如果你同意的话，请告诉我。快乐编码！解析这些字符串不需要datetime库（nice ISO8601），也不需要dateutil！pd.to_datetime将使该技巧更具可读性和效率。

df['new_timestamps'] = pd.to_datetime(df['timestamps'], infer_datetime_format=True)

df = pd.DataFrame(['2021-04-15 12:59:26+02:00','2021-04-13 12:59:26+02:00','2021-04-16 12:59:26+02:00'], columns=['timestamps'])