Konwersja formatów dat – podstawy
Obszar sprzedaży A w Europie i obszar sprzedaży B w Australii używają różnych formatów dat.
- Sprzedaż A: 4000 w dniu 14/02/2018
- Sprzedaż B: 3000 w dniu 2 March 2018
Jeśli chcemy skonsolidować lub porównać okresy sprzedaży, musimy przekonwertować daty do jednolitego formatu. Możemy to łatwo zrobić, korzystając z biblioteki datetime i metody datetime.strptime(date_string, format) z następującymi dyrektywami:
| Dyrektywa | Znaczenie | Przykład |
|---|---|---|
| %d | Dzień miesiąca jako liczba dziesiętna z wiodącym zerem | 01, 02, …, 31 |
| %b | Miesiąc jako skrócona nazwa lokalna | Jan, Feb, …, Dec |
| %B | Miesiąc jako pełna nazwa lokalna | January, …, December |
| %m | Miesiąc jako liczba dziesiętna z wiodącym zerem | 01, 02, …, 12 |
| %y | Rok bez stulecia jako liczba dziesiętna z wiodącym zerem | 00, 01, …, 99 |
| %Y | Rok ze stuleciem jako liczba dziesiętna | 1970, 1988, 2001, 2013 |
To ćwiczenie jest częścią kursu
Prognozowanie finansowe w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj bibliotekę
datetime. - Utwórz obiekt
dt_object, który przekonwertuje daty każdej sprzedaży na ustandaryzowany format dzień-miesiąc-rok. - Wyświetl każdy wynik, aby je porównać.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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(____)