从日期选择时间

Question

我们在自己的云上有一个python程序，我们希望从MySQL数据库中获取数据，并使用它进行分析。到目前为止，我们希望从datetime中选择时间。你知道吗

示例：'02/11-2019 18:20:00'-->；选择'18:20:00'

我们正在尝试使用以下代码行执行此操作：

test = pd.read_sql('SELECT CAST(time_end AS time(0)) FROM Raw_Validated WHERE third_temp_lpn = "%s"' % (list_lpn_temp[-1]), conn).astype(str).values
times.extend(test)
print (times)

由于某些原因，打印时还添加了“0天”，因此我们的打印看起来像：

在文本中

2019-07-26 19:00:00  |  2019-07-26 19:20:00
[array(['0 days 19:20:00.000000000'], dtype=object)]
2019-07-27 03:00:00  |  2019-07-27 03:20:00
[array(['0 days 19:20:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 12:40:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 17:00:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 11:20:00.000000000'], dtype=object)]
2019-07-27 22:20:00  |  2019-07-27 22:40:00
[array(['0 days 19:20:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 12:40:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 17:00:00.000000000'], dtype=object), array(['0 days 11:20:00.000000000'], dtype=object)]

为什么会发生这种情况，我们能做些什么来避免这种情况？你知道吗

Answer 1

您应该将转换/剪切移到应用程序的python部分，我认为这比在数据库上转换更容易：

import datetime

sql_time = "2019-11-12 18:20:00"
time_end = datetime.datetime.strptime(sql_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(time_end.strftime('%H:%M:%S'))

当您使用pandas时，您不应该强制转换datetime对象，因为pandas本身可以这样做：

你知道吗系列.dt.时间-返回的numpy数组日期时间.time（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/series.html）