获取错误“ValueError:时间数据“”与格式“%Y%m%d%H:%m:%S”不匹配

Question

以下是df的示例：

pId tPS                 tLL                 dZ
129 2019-12-02 15:04:09 2019-12-02 15:06:31 5f723
129 2019-12-02 15:04:15 2019-12-02 15:06:37 5f723
129 2019-12-02 15:05:15 2019-12-02 15:07:37 5f723
129 2019-12-02 15:05:18 2019-12-02 15:07:40 5f723
129 2019-12-02 15:05:24 2019-12-02 15:07:46 5f723

pID是一个人的ID，我试图检查每个ID的进入、退出和持续时间

代码如下：

from datetime import datetime
stats=df.sort_values(by=['pId', 'tPS', 'tLL'])[['pId', 'tPS', 'tLL', 'dZ']]
pid = ''
enter_t = ''
exit_t = ''

enter_exit_times=[]

for ind, row in stats.iterrows():

    if pid =='':
        enter_t = row['tPS']
        print(enter_t)

    if row['pId']!= pid or ((datetime.strftime(row['tLL'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 
                         - datetime.strftime(exit_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")).total_seconds()>2*60*60):

    duration = (datetime.strptime(exit_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -
                datetime.strptime(enter_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

    enter_exit_times.append([pid, enter_t, exit_t, duration.total_seconds()])

    pid = row['pId']

    enter_t = row['tPS']

enter_exit_times.append([pid, enter_t, exit_t])
enter_exit_times_df = pd.DataFrame(enter_exit_times)

所以这里

• pid是id
• enter_t是输入的时间
• exit_t是退出时间
• tPS是最及时的
• tLL是超时时间

然后我创建了一个列表，我在下面为它写了一个循环。最初，我通过一个for循环来运行它，在这个循环中我遍历数据帧的行。因此有两个if循环，一个带有pid的循环，其中空值表示它需要取row[tPS]，如果不是，则必须通过not循环运行。然后我计算持续时间，然后将这些值附加到进入-退出时间

我得到这个错误：

2019-12-02 15:04:09
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                           Traceback (most recent callast)
<ipython-input-411-fd8f6f998cc8> in <module>
12     if row['pId']!= pid or ((datetime.strftime(row['tLL'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 
13                              - datetime.strftime(exit_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")).total_seconds()>2*60*60):
---> 14         duration = (datetime.strptime(exit_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") -
15                     datetime.strptime(enter_t, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
16         enter_exit_times.append([pid, enter_t, exit_t, duration.total_seconds()])

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/_strptime.py in _strptime_datetime(cls, data_string, format)
575     """Return a class cls instance based on the input string and the
576     format string."""
--> 577     tt, fraction, gmtoff_fraction = _strptime(data_string, format)
578     tzname, gmtoff = tt[-2:]
579     args = tt[:6] + (fraction,)

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/_strptime.py in _strptime(data_string, format)
357     if not found:
358         raise ValueError("time data %r does not match format %r" %
--> 359                          (data_string, format))
360     if len(data_string) != found.end():
361         raise ValueError("unconverted data remains: %s" %

**ValueError: time data '' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'**

Answer 1

错误的原因是exit_t没有设置在循环中的任何位置。这是一个空字符串。您在循环之前将其设置为exit_t = ''，但之后再也不会设置。这就是strptime在这里抛出错误的原因：

>>> datetime.strptime(' ', "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
Traceback (most recent call last):
...
  File "/usr/local/Cellar/python/3.7.6/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/_strptime.py", line 359, in _strptime
    (data_string, format))
ValueError: time data ' ' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

解决方法是简单地将其正确设置为"tLL"（如果我理解正确的话）

但是我想进一步说，我认为您正在使代码变得比它应该如何复杂得多。我的理解是，您只需要计算"tPS"（in time）和"tLL"（out time）之间的持续时间。因为您已经在每一行上进行了迭代，所以只需要适当地分配值

pid = row['pId']

enter_t_str = row['tPS']  # strings
exit_t_str = row['tLL']   # strings

然后使用strptime将日期时间字符串转换为日期时间对象

enter_t_dt = datetime.strptime(enter_t_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
exit_t_dt = datetime.strptime(exit_t_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

然后计算持续时间

duration = exit_t_dt - enter_t_dt

最后，将其添加到列表中

enter_exit_times.append([pid, enter_t_str, exit_t_str, duration.total_seconds()])

没有必要跟踪"pId"

以下是完整的代码：

stats = df.sort_values(by=['pId', 'tPS', 'tLL'])[['pId', 'tPS', 'tLL', 'dZ']]

pid = ''
enter_t = ''
exit_t = ''
enter_exit_times = []

for ind, row in stats.iterrows():
    pid = row['pId']

    enter_t_str = row['tPS']
    exit_t_str = row['tLL']

    enter_t_dt = datetime.strptime(enter_t_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    exit_t_dt = datetime.strptime(exit_t_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    duration = exit_t_dt - enter_t_dt

    enter_exit_times.append([pid, enter_t_str, exit_t_str, duration.total_seconds()])

enter_exit_times_df = pd.DataFrame(enter_exit_times)
print(enter_exit_times_df)

和输出数据帧：

     0                    1                    2      3
0  129  2019-12-02 15:04:09  2019-12-02 15:06:31  142.0
1  129  2019-12-02 15:04:15  2019-12-02 15:06:37  142.0
2  129  2019-12-02 15:05:15  2019-12-02 15:07:37  142.0
3  129  2019-12-02 15:05:18  2019-12-02 15:07:40  142.0
4  129  2019-12-02 15:05:24  2019-12-02 15:07:46  142.0

如果只想获取一天中特定时间段的进入/退出时间，可以为开始时间和结束时间创建datetime对象，并定期进行比较：

>>> dt_beg = datetime(2019,12,2,8,0,0)   #8AM
>>> dt_beg
datetime.datetime(2019, 12, 2, 8, 0)
>>> dt_end = datetime(2019,12,2,10,0,0)  #10AM
>>> dt_end
datetime.datetime(2019, 12, 2, 10, 0)
>>> dt = datetime(2019,12,2,9,34,0)      #9:34AM
>>> dt_beg < dt < dt_end
True
>>> dt = datetime(2019,12,2,14,34,0)     #2:34PM
>>> dt_beg < dt < dt_end
False

因此，您可以为要附加到enter_exit_times的内容添加一个过滤器：

if (enter_t_dt > start_dt and exit_t_dt < end_dt):
    enter_exit_times.append(...)