Sql IBM DB2转换为VARCHAR与Python Pandas to_datetime函数

我有电话

CAST(SURGERY.DTM AS VARCHAR(30)) AS appt_dt

在命中IBM DB2数据库的SQL文件中。由于各种原因，我必须转换为

VARCHAR

，因此不必选择

CAST

。问题是，这个演员选择了一个非常糟糕的格式。结果如下：

2020-06-09-13.15.00.000000

。我们有四位数的年份，包括世纪、月份和月份的日期。到目前为止，一切顺利。但是还有一个非常糟糕的十进制，它以24小时、分钟、秒和微秒分隔。我的目标是将这些日期快速读入Python中的pandas数据帧，我无法让pandas解析这种日期，大概是因为它抓取了

13.15

一小时，

00.000000

一分钟，然后几秒钟就什么都没有了。它出错了。我对解析器的尝试如下所示：

parser_ibm_db(date_str: str) -> pd.tslib.Timestamp:
    return pd.to_datetime(date_str, format='$Y-%m-%d-%H.%M.%S')

但它不起作用。选项

也不能推断出日期时间格式

，或者根本没有

所以我的问题是：有没有一种方法可以控制

CAST的格式设置

功能更好，还是有办法读取 结果变成熊猫了吗？我对这两种方法都非常满意

我对第二种方法的一个想法是，以某种方式限制

%H

和

%M

选项只查看2个字符，但我不知道如何执行，文档也没有告诉我如何执行

蛮力方法是读取中的csv数据，搜索这些类型的字符串，并用冒号替换前两个句点。日期分析器对此不会有问题。但这将涉及一个额外的处理步骤，我宁愿避免

---

谢谢你的时间

更改格式字符串：

dt_string = '2020-06-09-13.15.00.000000'
pd.to_datetime(dt_string, format='%Y-%m-%d-%H.%M.%S.%f')

正确转换字符串：

Timestamp('2020-06-09 13:15:00')

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更改格式字符串：

dt_string = '2020-06-09-13.15.00.000000'
pd.to_datetime(dt_string, format='%Y-%m-%d-%H.%M.%S.%f')

正确转换字符串：

Timestamp('2020-06-09 13:15:00')

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也许你需要在strftime中使用

%f

？也许你需要在strftime中使用

%f

？你是对的！我想我已经试过了，但没有成功，但我一定做了一些与此不同的事情。非常感谢！你说得对！我想我已经试过了，但没有成功，但我一定做了一些与此不同的事情。非常感谢！