如何添加保存在 .json 文件中的两个日期？
How do i add two dates that are saved in .json files?
我很难将保存在两个单独 json 文件中的两个日期相加。我想将保存在单独库中的设置日期一起添加。
第一个文件 (A1.json) 包含：{"expires": "2019-09-11"}
第二个文件 (Whitelist.json) 包含：{"expires": "0000-01-00"}
这些日期是使用 tkcalendar 创建的，稍后会导出到这些单独的文件中，我的想法是将它们相加可以让我设置一个未来一个月的时间日期。但是，如果没有某种形式的错误，我似乎无法将它们加在一起。
我试过将 json 文件转换为 python 中的字符串，然后添加它们并使用 striptime 命令对日期求和。
这里是相关的代码块：
{with open('A1.json') as f:
data=json.loads(f.read())
for material in data.items():
A1 = (format(material[1]['expires']))
with open('Whitelist.json') as f:
data=json.loads(f.read())
for material in data.items():
A2 = (format(material[1]['expires']))
print(A1+A2)}
用这个的时候，就是一个接一个地粘贴。他们没有按照我需要的方式求和。
我也试过下面的代码：
{t1 = dt.datetime.strptime('A1', '%d-%m-%Y')
t2 = dt.datetime.strptime('Whitelist', '%d-%m-%Y')
time_zero = dt.datetime.strptime('00:00:00', '%d/%m/%Y')
print((t1 - time_zero + Whitelist).time())}
然而，这不断给出ValueError: time data does not match format '%y:%m:%d'.
我期望的是 2019-09-11 和 0000-01-00 的结果之和是 2019-10-11。但是，结果是 2019-09-110000-01-00。尝试 strptime 方法会给出 ValueErrors，例如：ValueError: time data does not match format '%y:%m:%d'.
提前谢谢你，如果我第一次做错了，我深表歉意post。
使用pandas:
- 未提供
json 文件的实际格式，因此请使用类似以下的内容将数据导入 DataFrame：
pd.read_json('A1.json', orient='records'): 参数将取决于文件的格式json_normalize
d2 不是正确的 datetime 格式，所以不要尝试转换它。- 下面的
Code 部分将使用 dict 来设置 DataFrame 示例。
json 个文件到 DataFrames:
df1 = pd.read_json('A1.json', orient='records')
df2 = pd.read_json('Whitelist.json', orient='records')
df = pd.DataFrame()
df['expires'] = df1.expires
df['d2'] = df2.expires
代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"expires": ["2019-09-11", "2019-10-11", "2019-11-11"],
"d2": ["0000-01-00", "0000-02-00", "0000-03-00"]})
使用 str.split 扩展 d2:
df.expires = pd.to_datetime(df.expires)
df[['y', 'm', 'd']] = df.d2.str.split('-', expand=True)
使用pd.DateOffset:
df['expires_new'] = df[['expires', 'm']].apply(lambda x: x[0] + pd.DateOffset(months=int(x[1])), axis=1)
- 如果
d2 预计不仅仅是一个新的 m 或月份值，则可以更改 lambda 表达式以调用针对 [=32= 进行调整的函数]、m 和 d 值。
我很难将保存在两个单独 json 文件中的两个日期相加。我想将保存在单独库中的设置日期一起添加。
第一个文件 (A1.json) 包含：{"expires": "2019-09-11"}
第二个文件 (Whitelist.json) 包含：{"expires": "0000-01-00"}
这些日期是使用 tkcalendar 创建的，稍后会导出到这些单独的文件中，我的想法是将它们相加可以让我设置一个未来一个月的时间日期。但是，如果没有某种形式的错误，我似乎无法将它们加在一起。
我试过将 json 文件转换为 python 中的字符串，然后添加它们并使用 striptime 命令对日期求和。
这里是相关的代码块：
{with open('A1.json') as f:
data=json.loads(f.read())
for material in data.items():
A1 = (format(material[1]['expires']))
with open('Whitelist.json') as f:
data=json.loads(f.read())
for material in data.items():
A2 = (format(material[1]['expires']))
print(A1+A2)}
用这个的时候，就是一个接一个地粘贴。他们没有按照我需要的方式求和。
我也试过下面的代码：
{t1 = dt.datetime.strptime('A1', '%d-%m-%Y')
t2 = dt.datetime.strptime('Whitelist', '%d-%m-%Y')
time_zero = dt.datetime.strptime('00:00:00', '%d/%m/%Y')
print((t1 - time_zero + Whitelist).time())}
然而，这不断给出ValueError: time data does not match format '%y:%m:%d'.
我期望的是 2019-09-11 和 0000-01-00 的结果之和是 2019-10-11。但是，结果是 2019-09-110000-01-00。尝试 strptime 方法会给出 ValueErrors，例如：ValueError: time data does not match format '%y:%m:%d'.
提前谢谢你，如果我第一次做错了，我深表歉意post。
使用pandas:
- 未提供
json文件的实际格式，因此请使用类似以下的内容将数据导入DataFrame：pd.read_json('A1.json', orient='records'): 参数将取决于文件的格式json_normalize
d2不是正确的datetime格式，所以不要尝试转换它。- 下面的
Code部分将使用dict来设置DataFrame示例。
json 个文件到 DataFrames:
df1 = pd.read_json('A1.json', orient='records')
df2 = pd.read_json('Whitelist.json', orient='records')
df = pd.DataFrame()
df['expires'] = df1.expires
df['d2'] = df2.expires
代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"expires": ["2019-09-11", "2019-10-11", "2019-11-11"],
"d2": ["0000-01-00", "0000-02-00", "0000-03-00"]})
使用 str.split 扩展 d2:
df.expires = pd.to_datetime(df.expires)
df[['y', 'm', 'd']] = df.d2.str.split('-', expand=True)
使用pd.DateOffset:
df['expires_new'] = df[['expires', 'm']].apply(lambda x: x[0] + pd.DateOffset(months=int(x[1])), axis=1)
- 如果
d2预计不仅仅是一个新的m或月份值，则可以更改lambda表达式以调用针对 [=32= 进行调整的函数]、m和d值。