数据分析Day7--Pandas(2)

time模块

在这里插入图片描述
时间戳工具:https://tool.lu/timestamp/
**时间戳、struct_time、时间格式的转换
数据分析Day7--Pandas(2)_第1张图片

#得到struct_time
time.localtime()
#%%
#得到格式化后的时间
time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime())

结果:
time.struct_time(tm_year=2022, tm_mon=10, tm_mday=27, tm_hour=19, tm_min=50, tm_sec=49, tm_wday=3, tm_yday=300, tm_isdst=0)
‘2022-10-27’

#‘2011-05-25 16:37:06’加10天
my_str='2011-05-25 16:37:06'
st=time.strptime(my_str,'%Y-%m-%d %X')
after_10=time.mktime(st)+24*60*60*10
time.strftime('%Y-%m-%d %X',time.localtime(after_10))

结果:
‘2011-06-04 16:37:06’

datatime模块

data类

date.today():返回一个表示当前本地日期的date对象;
date.fromtimestamp(timestamp):根据给定的时间戳,返回一个date对象;

方法与属性:

数据分析Day7--Pandas(2)_第2张图片

datatime类

相当于date和time结合起来
数据分析Day7--Pandas(2)_第3张图片

timedalta类,时间加减

from datetime import datetime
from datetime import timedelta
dt=datetime.now()
#日期减一天
dt_1=dt+timedelta(days=-1)
#日期加一天
dt_2=dt+timedelta(days=1)
print("dt_1:",dt_1)
print("dt_2:",dt_2)
s=dt_2-dt_1
print(s.days)

结果:
dt_1: 2022-10-26 20:25:38.874019
dt_2: 2022-10-28 20:25:38.874019
2

时间处理基础

时间戳

数据分析Day7--Pandas(2)_第4张图片

时间间隔–实现datetime加减

数据分析Day7--Pandas(2)_第5张图片

时间转化to_datetime

在这里插入图片描述

数据分析Day7--Pandas(2)_第6张图片

生成时间戳范围

数据分析Day7--Pandas(2)_第7张图片

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