如何将「28 June 2021 10:52:16 CDT (GMT-0500)」转为DateTime及06/28/2021格式

实现方案（按常用工具分类） #

以下方案默认字段名为raw_date_str，可根据实际情况替换为你自己的字段名。 #

1. SQL场景（以MySQL为例） #

转DateTime类型

会自动处理时区偏移，最终可得到标准时间格式用于筛选：

SELECT 
  CONVERT_TZ(
    -- 提取时区标注前的时间文本解析为DateTime
    STR_TO_DATE(SUBSTRING_INDEX(raw_date_str, ' (', 1), '%d %M %Y %H:%i:%s'),
    -- 提取GMT偏移量作为源时区
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(raw_date_str, 'GMT', -1), ')', 1),
    -- 目标时区可自定义，此处用UTC为例，也可改为你所在地区的时区偏移
    '+00:00'
  ) AS standard_datetime
FROM your_table;

转06/28/2021格式字符串

在上面转换为DateTime的基础上做格式输出即可：

SELECT 
  DATE_FORMAT(
    CONVERT_TZ(
      STR_TO_DATE(SUBSTRING_INDEX(raw_date_str, ' (', 1), '%d %M %Y %H:%i:%s'),
      SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(raw_date_str, 'GMT', -1), ')', 1),
      '+00:00'
    ),
    '%m/%d/%Y'
  ) AS format_date_str
FROM your_table;

PostgreSQL、SQL Server等其他数据库逻辑一致，替换为对应数据库的日期解析、时区转换、格式化函数即可。 #

2. Python场景（pandas处理平面文件常用） #

import pandas as pd

# 读取平面文件
df = pd.read_csv("你的平面文件路径.csv")

# 转DateTime类型，自动识别时区偏移
df["standard_datetime"] = pd.to_datetime(df["raw_date_str"])

# 转06/28/2021格式字符串
df["format_date_str"] = df["standard_datetime"].dt.strftime("%m/%d/%Y")

3. Excel/Power Query场景 #

导入平面文件后在Power Query编辑器中添加自定义列即可：

• 转DateTime类型：自定义列公式填DateTime.From(DateTimeZone.From([raw_date_str]))
• 转06/28/2021格式字符串：自定义列公式填DateTime.ToText([standard_datetime], "MM/dd/yyyy")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kwNuke