在Python中将对象转换为日期时间

我有一系列这样的格式：

2017-12-04T08:30:00+11:00

。我正在尝试将其转换为datetime对象。用黄色突出显示。请参见图片：

如何从开始、结束和更新列获取日期，并将这些对象转换为日期

我试过：

def ISOtstr（iso）：
dcomponents=[1,1,1]
数据组件[0]=iso[：4]
数据组件[1]=iso[5:7]
数据组件[2]=iso[8:10]
t组件=[1,1,1]
t组件[0]=iso[11:13]
t成分[1]=iso[14:16]
t成分[2]=iso[17:19]
d=数据组件
t=t部件
string=“{}-{}-{}{}:{}:{}”。格式（d[0]，d[1]，d[2]，t[0]，t[1]，t[2]）
返回字符串

导入日期时间
string=a.iloc[1]['start']
日期字符串=ISOTSR（字符串）
date\u obj=datetime.datetime.strtime（日期字符串，%Y-%m-%d%H:%m:%S）
打印（日期）
打印（类型（日期）

df['start']中的项的

。iteritems（）：
datetime.datetime.strtime（df['start']，%a-%b-%d-%H-%M-%S-%Z-%Y”）

导入日期时间
日期_时间_str=a[“开始”]
date\u time\u obj=datetime.datetime.strtime（date\u time\u str，%Y-%m-%d%H:%m:%S.%f'）
打印（'日期：'，日期\时间\对象日期（））
打印（'时间：'，日期\时间\对象时间（））
打印（'日期时间：'，日期时间'obj）

TypeError:strTime（）参数1必须是str，而不是Series

IPython笔记本电脑：

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熊猫有一个非常有用的

pd.to_datetime

函数，它可以满足您的需要。

您需要传递datetime.datetime.strtime（）字符串，而不是序列。df['start']正在为“start”列编制索引。如果您想特别使用datetime模块，可以研究使用df.apply或迭代数据

然而，在我之前提到的其他人，熊猫有一个可以完全按照你的意愿去做的世界

首先（抱歉，现在没有太多时间！），您需要将一系列df作为参数传递给pandas类，如下所示

df['start']=pd.to_datetime(df['start'],format='%foo%bar)

返回的对象将是一个系列，您可以将其分配给“开始”系列。

Python中有一个可以完成所有神奇的日期解析工作的系列：

>>> import dateutil.parser
>>> dateutil.parser.parse('2017-12-04T08:30:00+11:00')
datetime.datetime(2017, 12, 4, 8, 30, tzinfo=tzoffset(None, 39600))