如何使用 JSON 日期格式？答案

【问题标题】：How to play around with JSON date format?如何使用 JSON 日期格式？
【发布时间】：2019-10-29 11:24:05
【问题描述】：

我有一个 JSON 日期数据集，并试图计算两个不同 JSON DateTime 之间的时间差。

例如：

'2015-01-28T21:41:38.508275' - '2015-01-28T21:41:34.921589'

请看下面的python代码：

#let's say 'time' is my data frame and JSON formatted time values are under the 'due_date' column
time_spent = time.iloc[2]['due_date'] - time.iloc[10]['due_date']

这不起作用。我也尝试将每个操作数转换为 int，但它也没有帮助。执行此计算的不同方法是什么？

【问题讨论】：

它们实际上只是字符串。尝试将它们转换为datetime，
就像@JoYSword 所说，没有json日期格式这样的东西：json.org

标签： python json data-science

【解决方案1】：

我使用 dateutil 的解析器。

类似的东西：

from dateutil.parser import parse

first_date_obj = parse("2015-01-28T21:41:38.508275")
second_date_obj = parse("2015-02-28T21:41:38.508275")
print(second_date_obj - first_date_obj)

您还可以像这样访问日期对象的年、月、日：

print(first_date_obj.year)
print(first_date_obj.month)
print(first_date_obj.day)
# and so on

【讨论】：

【解决方案2】：

from datetime import datetime

date_format = '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'

d2 = time.iloc[2]['due_date']
d1 = time.iloc[10]['due_date']

time_spent = datetime.strptime(d2, date_format) - datetime.strptime(d1, date_format)

print(time_spent.days) # 0
print(time_spent.microseconds) # 586686
print(time_spent.seconds) # 3
print(time_spent.total_seconds()) # 3.586686

【讨论】：

当我尝试使用你的代码时，它给了我以下错误：模块 'datetime' has noo attribute 'strptime'
@MertZamir 我想你是import datetime，如果你是这样导入的，你可以使用datetime.datetime.strptime()。我认为您面对这个error 并检查已验证的answer。

【解决方案3】：

最简单的做法是使用 pandas 日期时间功能（因为您已经在使用 iloc，所以我假设您正在使用 pandas）。您可以使用

将标有due_date的整个数据框列转换为熊猫日期时间数据类型

import pandas as pd
time['due_date'] = pd.to_datetime(time['due_date']

然后计算你想要使用的时间差

time_spent = time.iloc[2]['due_date'] - time.iloc[10]['due_date']

time_spent 将是一个 pandas timedelta 对象，您可以根据需要对其进行操作。

参见https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html 和https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timedeltas.html。

【讨论】：