pandas处理时间汇总

1. dateframe中读取的时候直接读取为时间序列格式，

ps:有时候直接利用pandas读取数据的时候，时间列直接存储为了string类型，这个时候就不能够直接支持时间相关的操作了。

train=pd.read_csv("../input/train.csv",parse_dates=['first_active_month'])
#读取文件的时候用parse_dates参数来指定列，按照时间格式读取.

2.DataFrame中的某一列，Series提取对应的年份，月份等,必须是datetime格式，可以使用pd.to_datetime()进行转换。

Series.dt.dayofweek   获取当天是星期几，星期一为0，星期天为6

Series.dt.weekofyear  获取当前时间是一年中的第几周

Series.dt.minute    获取当前时间的分钟数

Series.dt.hour     获取当前时间的小时数

Series.dt.day      获取当前时间的天数

Series.dt.month    获取当前时间的月份数

Series.dt.year    获取当前时间的年份数  

3. 直接将string类型的时间列转化为datetime类型

data['purchase_date']=pd.to_datetime(data['purchase_date'])