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Datumsformate konvertieren – einfach

Vertriebsgebiet A in Europa und Vertriebsgebiet B in Australien verwenden unterschiedliche Datumsformate.

  • Sale A: 4000 am 14/02/2018
  • Sale B: 3000 am 2 March 2018

Wenn wir Verkaufszeiträume konsolidieren oder vergleichen wollen, müssen wir in dasselbe Datumsformat konvertieren. Das geht einfach mit der Bibliothek datetime und der Methode datetime.strptime(date_string, format) unter Verwendung der folgenden Direktiven:

Directive Meaning Example
%d Tag des Monats als dezimale Zahl mit führender Null 01, 02, …, 31
%b Monat als abgekürzter Name gemäß Gebietsschema Jan, Feb, …, Dec
%B Monat als vollständiger Name gemäß Gebietsschema January, …, December
%m Monat als dezimale Zahl mit führender Null 01, 02, …, 12
%y Jahr ohne Jahrhundert als dezimale Zahl mit führender Null 00, 01, …, 99
%Y Jahr mit Jahrhundert als dezimale Zahl 1970, 1988, 2001, 2013

Diese Übung ist Teil des Kurses

Finanzprognosen mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere die Bibliothek datetime.
  • Erstelle ein dt_object, das die Daten jeder Transaktion in ein standardisiertes Format Tag-Monat-Jahr konvertiert.
  • Gib jedes Ergebnis aus, um zu vergleichen

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import the datetime python library
from ____ import ____

# Create a dt_object to convert the first date and print the month result
dt_object1 = datetime.strptime('14/02/2018', '____')
print(____)

# Create a dt_object to convert the second date and print the month result
dt_object2 = datetime.strptime('2 March 2018', '____')
print(____)
Code bearbeiten und ausführen