python进阶-17.pandas中的日期处理
目录
- 创建一个对象
- 获取当前是时间
- 时间戳
- 将当前时间格式化显示
- 只要年月日
- 只要时分秒
- 时间是减法的 ，得到 timedelta 对象
- 有时候是个特殊 的时间str
- 原封不动的复制与修改, 想要什么就换成 特殊占位符 。str product time
- 本地时间:2020-7-6 09:01:02
- dateutil.parser.parse
- pandas 中
- 被转换的值有缺失值
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
from numpy import nan as NA
import time
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
创建一个对象
time1 = datetime(2020,8,17)
time1
datetime.datetime(2020, 8, 17, 0, 0)
获取当前是时间
now = datetime.now()
now
datetime.datetime(2020, 8, 17, 15, 42, 27, 280357)
时间戳
time.time()
1597650184.4910653
将当前时间格式化显示
now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %A %j')
'2020-08-17 15:42:27 Monday 230'
只要年月日
now.date()
datetime.date(2020, 8, 17)
只要时分秒
now.time()
datetime.time(15, 42, 27, 280357)
time2 = datetime(2020,6,9)
time2
datetime.datetime(2020, 6, 9, 0, 0)
时间是减法的 ，得到 timedelta 对象
datetime.datetime(2020, 8, 17, 15, 42, 27, 280357)
time1-time2
datetime.timedelta(days=69)
有时候是个特殊 的时间str
time_str = '北京时间：2020-08-08 09:10:20'
原封不动的复制与修改, 想要什么就换成 特殊占位符 。str product time
datetime.strptime(time_str,'北京时间：%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datetime.datetime(2020, 8, 8, 9, 10, 20)
timelist = Series(
[f'北京时间:2020-6-{9+i} 09:01:02' for i in range(5)]+\
[f'时间:2020-7-{1+i} 09:01:02' for i in range(5)]+\
[f'本地时间:2020-7-{6+i} 09:01:02' for i in range(5)]
)
timelist
0 北京时间:2020-6-9 09:01:02
1 北京时间:2020-6-10 09:01:02
2 北京时间:2020-6-11 09:01:02
3 北京时间:2020-6-12 09:01:02
4 北京时间:2020-6-13 09:01:02
5 时间:2020-7-1 09:01:02
6 时间:2020-7-2 09:01:02
7 时间:2020-7-3 09:01:02
8 时间:2020-7-4 09:01:02
9 时间:2020-7-5 09:01:02
10 本地时间:2020-7-6 09:01:02
11 本地时间:2020-7-7 09:01:02
12 本地时间:2020-7-8 09:01:02
13 本地时间:2020-7-9 09:01:02
14 本地时间:2020-7-10 09:01:02
dtype: object
timelist.apply(lambda x:x[x.find(':')+1:])
0 2020-6-9 09:01:02
1 2020-6-10 09:01:02
2 2020-6-11 09:01:02
3 2020-6-12 09:01:02
4 2020-6-13 09:01:02
5 2020-7-1 09:01:02
6 2020-7-2 09:01:02
7 2020-7-3 09:01:02
8 2020-7-4 09:01:02
9 2020-7-5 09:01:02
10 2020-7-6 09:01:02
11 2020-7-7 09:01:02
12 2020-7-8 09:01:02
13 2020-7-9 09:01:02
14 2020-7-10 09:01:02
dtype: object
timelist.apply(lambda x:datetime.strptime(x[x.find(':')+1:],'%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
0 2020-06-09 09:01:02
1 2020-06-10 09:01:02
2 2020-06-11 09:01:02
3 2020-06-12 09:01:02
4 2020-06-13 09:01:02
5 2020-07-01 09:01:02
6 2020-07-02 09:01:02
7 2020-07-03 09:01:02
8 2020-07-04 09:01:02
9 2020-07-05 09:01:02
10 2020-07-06 09:01:02
11 2020-07-07 09:01:02
12 2020-07-08 09:01:02
13 2020-07-09 09:01:02
14 2020-07-10 09:01:02
dtype: datetime64[ns]
本地时间:2020-7-6 09:01:02
def getTime(x):
time_str = x.split(':',1)[1]
return datetime.strptime(time_str,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
timelist.apply(getTime)
0 2020-06-09 09:01:02
1 2020-06-10 09:01:02
2 2020-06-11 09:01:02
3 2020-06-12 09:01:02
4 2020-06-13 09:01:02
5 2020-07-01 09:01:02
6 2020-07-02 09:01:02
7 2020-07-03 09:01:02
8 2020-07-04 09:01:02
9 2020-07-05 09:01:02
10 2020-07-06 09:01:02
11 2020-07-07 09:01:02
12 2020-07-08 09:01:02
13 2020-07-09 09:01:02
14 2020-07-10 09:01:02
dtype: datetime64[ns]
dateutil.parser.parse
from dateutil.parser import parse
parse('2020-8-17 16:30')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 16, 30)
parse('2020-8-17 4:32 pm')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 16, 32)
parse('Aug 17,2020 4:30:20 pm')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 16, 30, 20)
parse('2020 Aug 17 4:30:20 pm')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 16, 30, 20)
parse('2020 8 17')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 0, 0)
parse('2020.8.17')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 0, 0)
parse('2020/8/17')
datetime.datetime(2020, 8, 17, 0, 0)
parse('6-12-2020',dayfirst=True)
datetime.datetime(2020, 12, 6, 0, 0)
parse('6-12-2020',dayfirst=False)
datetime.datetime(2020, 6, 12, 0, 0)
pandas 中
pd.to_datetime()
pd.date_range()
datelist = ['2020/8/16','2020/8/17']
pd.to_datetime(datelist)
DatetimeIndex(['2020-08-16', '2020-08-17'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
被转换的值有缺失值
datelist2 = ['2020/8/16','2020/8/17', NA , None]
pd.to_datetime(datelist2)
DatetimeIndex(['2020-08-16', '2020-08-17', 'NaT', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)