【博学谷学习记录】超强总结，用心分享 | 人工智能常用数据分析库pandas入门（8）

在前几篇关于 pandas 的文章中，笔者分别介绍了：

• pandas 的基本数据结构、数据对象的创建和查看
• pandas 数据的数值运算、统计和排序
• 对 DataFrame 类型数据的索引和轴进行的一些操作
• 添加数据与合并数据
• 删除数据、数据去重、缺失值处理
• 几个重要的方法/函数：apply/applymap/map、cut/qcut、melt、get_dummies
• 数据分组聚合

本篇介绍 Pandas 中关于日期时间的数据类型及其处理方法。在一个数据表中经常会出现年月日、某季度、星期几等关于日期和几点几分等关于时间的数据列，而且会出现在索引中，经常会拿日期/时间做分组聚合，或者排序、做差、采样等等操作，这就要对日期时间类型数据进行处理。如果原始数据是字符串表示的，可能要先把它转化成特定的日期时间类型，方便后续处理。
在 Python 中自带了 time库 和 datetime库，是处理日期时间数据的好工具，可以拿来 pandas 中使用。Pandas 提供了表示时间戳、时间段、时间间隔等三种与时间有关的类型，以及元素为这些类型的索引对象，还提供了许多与时间序列相关的函数。本篇先介绍python的time、datetime库和pandas时间戳，时间段和时间索引对象及其操作留待下一篇。

Python 日期时间类型

在 Python 内置的 time 库中以 time.struct_time 类型存储时间数据；而 datetime 库中以 datetime.time 类型存储时间数据，以 datetime.date 类型存储日期数据，以 datetime.datetime 类型存储时间日期数据，以 datetime.timedelta 类型存储时间差。常用方法如下：

import time
import datetime

time.time()       # Unix 时间戳，返回从1970年以来的秒数
time.ctime()      # 获取当前日期和时间，返回一个字符串，如：'Mon Nov  7 08:06:03 2022'
time.localtime()  # 获取当前日期和时间，返回一个 struct_time 对象
time.strptime('2013-12-5 12:23:09', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 把字符串形式的日期时间转换成 struct_time 形式
time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())      # 格式化输出当前时间

t1 = datetime.time(12, 24, 45)  # 用数值初始化获得 datetime.time 类型时间
t1.hour, t1.minute, t1.second   # datetime.time 类的 hour、minute、second 属性
t1.isoformat()                  # 返回时间字符串形式：'12:24:45'
t1.strftime('%H:%M:%S')         # 格式化输出 t1 时间

t2 = datetime.date(2022,10,31)  # 用数值初始化获得 datetime.date 类型日期
t2 = datetime.date.fromisoformat('2022-01-13')  # 从字符串获得 datetime.date 类型日期
t2 = datetime.date.fromtimestamp(time.time())   # 从时间戳获得 datetime.date 类型日期
t2.year, t2.month, t2.day       # datetime.date 类的年月日属性
t2.isoweekday()                 # t2 的星期（返回1~6表示星期一~六，返回7表示星期日）
t2.strftime('%Y-%m-%d')         # 格式化输出 datetime.date 对象
datetime.date.today()           # 获取当前日期，返回一个 datetime.date 类型
t2 < datetime.date.today()      # t2 日期是否比当前日期早，返回布尔值

t3 = datetime.datetime(2021, 5, 7, 8, 9, 17)  # 用数值初始化获得 datetime.datetime 类型日期时间
t3 = datetime.datetime.strptime('2021-05-07 12:09:10', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 从字符串中创建 datetime
t3 = datetime.datetime.combine(t2, t1)        # 从 date 和 time 对象中创建 datetime
t3 = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time())  # 根据时间戳创建时间日期
t3.year, t3.month, t3.day, t3.hour, t3.minute, t3.second  # datetime.datetime 类的年月日时分秒属性
t3.date()                       # t3 中的日期，返回一个 datetime.date 对象
t3.time()                       # t3 中的时间，返回一个 datetime.time 对象
t3.isoweekday()                 # t3 的星期（返回1~6表示星期一~六，返回7表示星期日）
t3.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')# 格式化输出 datetime.datetime 对象
datetime.datetime.today()       # 获取当前日期和时间，返回一个 datetime.datetime 类型
datetime.datetime.now()         # 同上
t3 > datetime.datetime.now()    # t3 时间是否比当前时间晚，返回布尔值

dt1 = datetime.date(2011,1,5) - datetime.date(2009,2,19)  # 计算日期天数差值，返回一个 datetime.timedelta 类型
dt1.days   # 返回相差的天数
datetime.date.today() + datetime.timedelta(55)            # 计算当前日期55天之后的日期
dt2 = datetime.datetime(2023,1,1,0,0,0) - datetime.datetime.now()  # 计算2023年元旦距今还有多长时间，返回 timedelta 类型
dt2.days, dt2.seconds, dt2.microseconds   # 返回相差的天数、秒数和毫秒数
dt2.total_seconds()                       # 返回相差的总的秒数
datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=7, hours=12, minutes=30) # 计算当前时间下7天又12小时30分钟前的时间

对日期时间常用的格式化字符串有：

• ‘%Y’： 年，4位数； ‘%y’：2位数年
• ‘%m’：月 [01, 12]
• ‘%d’： 日 [01, 31]
• ‘%H’： 时（24小时制）[00, 23]； ‘%I’： 12小时制[01, 12]
• ‘%M’：分 [00, 59]
• ‘%S’： 秒 [00, 61]，61用于闰秒
• ‘%p’： AM 或 PM
• ‘%w’： 星期 [0,6]，0表示星期日
• ‘%A’： 星期全称； ‘%a’：星期简称
• ‘%B’： 月份全称； ‘%b’：月份简称
• ‘%j’： 年内第几天 [001, 366]
• ‘%F’： 以 ‘%Y-%m-%d’ 简写的形式
• ‘%D’ 或者 ‘%x’： 以 ‘%m/%d/%y’ 简写的形式
• ‘%X’： 以 ‘%H:%M:%S’ 简写的形式
• ‘%c’： 完整日期和时间（‘%a %b %d %H:%M:%S %Y’）

Pandas 常用处理方法

在 Pandas 中处理日期时间序列经常用到的类型是 Timestamp 时间戳，它既可以转换成上面介绍的 datetime.datetime 类型，也可以转换成 numpy.datetime64 类型，其创建方法如下。对 DataFrame 数据进行处理时，既可以使用这两个函数，也可以使用 astype 函数直接进行转换成 datetime64 类型。

• pd.Timestamp(ts_input, freq, tz, unit, year, month, day, hour, minute, second, microsecond, tzinfo, offset)
  ts_input：一个 datetime-like/str/int/float，被转换成 Timestamp
  freq：一个字符串或者 DateOffset，给出了偏移量
  tz：一个字符串或者pytz.timezone对象，给出了时区
  unit：一个字符串。当 ts_input 为整数或者浮点数时，给出转换单位
  其他参数来自 datetime.datetime

• pd.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc, format, exact=True, unit, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)
  arg：可转换为时间戳的字符串等数据
  errors：为’raise’时，传入数据格式不符合会报错；为’ignore’时，忽略报错返回原数据
  dayfirst：表示传入数据的前两位数是天，如：‘030820’ 代表 2020-03-08
  yearfirst：表示传入数据的前两位数为年份，如：‘030820’ 代表 2003-08-20
  format：自定义输出格式，如“%Y-%m-%d”.
  unit：单位，可以为[‘D’, ‘h’ ,‘m’, ‘ms’ ,‘s’, ‘ns’]
  infer_datetime_format：加速计算
  origin：自定义开始时间，默认为1990-01-01
  返回一个 DatetimeIndex / Series / DatetimeScalar / NaTType / None。

示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd

t4 = pd.Timestamp('2021-05-07 08:09:17')  # 创建一个 Timestamp 时间戳对象
t4 = pd.to_datetime('2021-05-07 08:09:17', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 同上
t4.year, t4.month, t4.day, t4.hour, t4.minute, t4.second, t4.quarter, t4.dayofweek  # 获取时间戳对象的年月日等属性
t4.day_name()       # 获取星期全称，如：'Monday'
t4.to_pydatetime()  # 转换成 datetime.datetime 类型
t4.to_datetime64()  # 转换成 numpy.datetime64 类型
t4 - datetime.timedelta(days=1, hours=6, minutes=30)  # t4 时间基础上减去1天又6小时30分，返回新的 Timestamp

df = pd.DataFrame({'date':['2022-01-20','2021-03-21','2020-11-09'],
                  'datetime':['2022-01-20 12:10:21','2021-03-21 09:36:09','2020-11-09 23:45:01'],
                  'time':['12:10:21','09:36:09','23:45:01']})
pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')  # 返回 numpy.datetime64 类型的 Series
pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 返回同上
df['date'].astype('datetime64')  # 直接用 astype 函数进行类型转换，返回 numpy.datetime64 类型的 Series
x = df['datetime'].astype('datetime64').dt          # 获得日期时间的 DatetimeProperties 类型
x.year, x.month, x.day, x.hour, x.minute, x.second  # 分别获取 'date' 列的年、月、日、时、分、秒数据
x.date, x.time, x.dayofweek                         # 分别获取 'date' 列的日期、时间、星期数据
df['datetime'].astype('datetime64[Y]')  # 转换成 datetime64[Y] 类型，仅保留年份
df['datetime'].astype('datetime64[M]')  # 同上，仅保留年、月
df['datetime'].astype('datetime64[D]')  # 同上，仅保留年、月、日
df['datetime'].astype('datetime64[h]')  # 同上，仅保留年、月、日、时
df['datetime'].astype('datetime64[m]')  # 同上，仅保留年、月、日、时、分
df['datetime'].astype('datetime64[s]')  # 同上，仅保留年、月、日、时、分、秒
# 在 'datetime' 列的时间上加7天12小时30分，返回一个新的'datetime64'型Series：
df['datetime'].astype('datetime64') + datetime.timedelta(days=7, hours=12, minutes=30)
# 'datetime' 列与 'date' 列相差的天数，返回一整型Series：
(df['datetime'].astype('datetime64') - df['date'].astype('datetime64')).dt.days
# 判断 'datetime' 列日期时间是否比 t4 日期时间大，返回一布尔型Series：
df['datetime'].astype('datetime64') > t4

以上。