Python时间格式转换实战：从原始字符串到指定输出

在数据挖掘任务中，时间数据的处理至关重要。特别是在参与各类数据竞赛时，训练集提供的时间格式往往与最终提交要求的格式存在差异。

以下总结一种常见场景及解决方案：

假设题目给出的时间格式为2016-09-10 4:23:21，而提交要求的时间格式为2016-09-10-4-2（即精确到每十分钟）。处理此类时间数据时，通常需先将时间字符串转换为datetime对象或pandas的Timestamp对象。首先将字符串转换为datetime类型，随后使用strftime()方法将其转换为所需的格式。

>>from datetime import datetime 
>>time_str = 2016-09-10 4:23:21
>>time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')# 根据字符串本身的格式进行转换
>>time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M')
Out>>'2016-09-10-04-23'

上述代码获取了分钟位，但若要求仅保留分钟的十位，可通过字符串处理的方法，去除最后一位字符。

>>time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M')[0:-1]

datetime.strptime是依据已知格式进行日期分析的最佳方式，但每次编写格式定义较为繁琐，尤其是针对常见日期格式（参考《利用Python进行数据分析》一书）。推荐使用第三方包dateutil中的parser.parse方法。

>>from dateutil.parser import parse
>>parse('2016-09-10 4:23:21').strftime('%Y-%m-%d-%H-%M')[0:-1]
>>Out:'2016-09-10-04-2'

直接输出结果即可。

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