Python 中提供了对时间日期的多种多样的处理方式，主要是在 time 和 datetime 这两个模块里。
一、time 模块
- time 模块不牵扯时区的问题，便于计算。
- （1） timestamp 时间戳，时间戳表示的是从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 开始按秒计算的偏移量。
- （2） struct_time 时间元组，共有九个元素组。
- （3） format time 格式化时间，已格式化的结构使时间更具可读性。包括自定义格式和固定格式。
1、时间格式转换图
- 主要 time 生成方法和 time 格式转换方法实例如下：
- 首先，我们导入 time 模块，便于我们后续的操作。
import time
然后，我们生成 timestamp ，他是一个浮点型数据。
time.time() #1676978808.2162082
将其转化为整型数据。
int(time.time()) #1676978809
我们可以知道一个程序消耗的时间，通过设置程序开始时间和程序结束时间，中间执行一个循环语句，这里以累加到 10000 为例。
start_time = time.time()
s = ""
for i in range(10000):
s += str(i)
end_time = time.time()
print("程序消耗时间=",end_time-start_time)
#程序消耗时间= 0.0039615631103515625
我们也可以通过 time 模块调用本地时间，通过生成 struct_time 完成。
my_time = time.localtime() print(my_time) print(my_time.tm_year) print(my_time.tm_mon) print(my_time.tm_mday) #time.struct_time(tm_year=2023, tm_mon=2, tm_mday=21, tm_hour=19, tm_min=26, tm_sec=58, #tm_wday=1, tm_yday=52, tm_isdst=0) #2023 #2 #21
我们可以将 timsstamp 转化为 struct_time。
time.localtime(1650177058) #time.struct_time(tm_year=2022, tm_mon=4, tm_mday=17, tm_hour=14, tm_min=30, tm_sec=58, #tm_wday=6, tm_yday=107, tm_isdst=0)
可以将格式化字符串输入到 struct_time。
time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')
#time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=5, tm_mday=5, tm_hour=16, tm_min=37, tm_sec=6, #tm_wday=3, tm_yday=125, tm_isdst=-1)
我们也可以将格式化字符串时间反向转变为秒钟数。
time.mktime(time.strptime('2011-05-05 16:37:06', '%Y-%m-%d %X'))
#1304584626.0
- 我们可以生成 format_time，产生满足我们格式要求的时间。
- 示例 1：
#struct_time to format_time time.strftime("%Y-%m-%d %X")
time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
#time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
#'2023-02-21 19:27:05' #生成format_time
示例 2：
#struct_time to format_time
time.strftime("%Y-%m-%d")
#time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
#'2023-02-21'
示例 3：
#struct_time to format_time
time.strftime("%m-%d-%Y")
#time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime())
#'02-21-2023'
2. struct_time 元组元素结构
其具体元素结构可见下述表格。
| 属性 | 值 |
|---|---|
| tm_year（年） | xxxx 年，比如 2011 |
| tm_mon（月） | 1 - 12 |
| tm_mday（日） | 1 - 31 |
| tm_hour（时） | 0 - 23 |
| tm_min（分） | 0 - 59 |
| tm_sec（秒） | 0 - 61 |
| tm_wday（weekday） | 0 - 6（0表示周日） |
| tm_yday（一年中的第几天） | 1 - 366 |
| tm_isdst（是否是夏令时） | 默认为-1 |
- 其具体如下作用：
- （1） 取得时间戳/时间格式的字符串中对应的年/月/日等信息。
- （2） 作为时间戳和字符串时间之间的桥梁。
- 具体可见如下示例：
time_stuct = time.strptime('2011-05-07 16:37:06', '%Y-%m-%d %X')
print(time_stuct.tm_year)
print(time_stuct.tm_mon)
print(time_stuct.tm_mday)
print(time_stuct.tm_hour)
print(time_stuct.tm_min)
my = 'aaa'
'%s'% my
my_int = 1
'%d'% my_int
"我们在{}工作".format('家里')
addr = "家里"
f"我们在{addr}工作"
#2011
#5
#7
#16
#37
#'我们在家里工作'
3. format time 结构化表示
其具体含义可见下述表格。
| 属性 | 含义 |
|---|---|
| %Y -年 | [0001，…，2018，2019，…，9999] |
| %m -月 | [01，02，…，11，12] |
| %d -天 | [01，02，…，30，31] |
| %M -分钟 | [00，01，…，58，59] |
| %S -秒 | [00，01，…，58，61] |
| %X | 本地相应时间 |
| %y | 去掉世纪的年份（00 - 99） |
- 常见的结构化时间组合有如下几种：
- 示例 1：
time.strftime("%Y-%m-%d %X")
#'2023-02-21 20:55:40'
time.strftime("%Y-%m-%d %X")
#'2023-02-21 20:55:40'
示例 2：
time.strftime("%Y-%m-%d")
#'2023-02-21'
示例 3：
time.strftime("%m")
#'02'
我们可以通过 time 运算获取我们想要的时间点，并按 %Y-%m-%d %X 的形式表达出来。
import time
t1 = time.time()
t2=t1+24*60*60
time.strftime("%Y-%m-%d %X",time.localtime(t2))
#'2023-02-22 21:02:38'
或者通过 time 进行暂停操作，例如火箭发射，我们在循环结束后暂停 1s，然后进行下一个语句。
# 倒计时
for i in range(5):
print('\r',' %s 秒！' % (5-i), end='')
# 暂停1s后运行
time.sleep(1)
print('\r',"发射!!!!")
#发射!!!!
二、datetime 模块
datatime 模块重新封装了time模块，提供更多接口，提供的类有：date，time，datetime、timedelta，tzinfo 等。
1. date类
其语法模板如下：
datetime.date(year, month, day)
- 有静态方法和字段两种方法。
- date.today()：返回一个表示当前本地日期的date对象。
- date.fromtimestamp(timestamp)：根据给定的时间戮，返回一个date对象。
- 具体可见如下示例：
- 示例 1：
from datetime import date
import time
print('date.today():', date.today())
print('date.fromtimestamp():', date.fromtimestamp(time.time()))
#date.today(): 2023-02-21
#date.fromtimestamp(): 2023-02-21
示例 2：
from datetime import date print(type(date.fromtimestamp(1650177058))) print(date.fromtimestamp(1650177058)) ##2022-04-17
2. 方法和属性
- 可以通过
d1 = date(2011,06,03)生成 date 对象 。 - 其具体含义可见下述表格。
| 属性 | 含义 |
|---|---|
| d1.year | 年 |
| d1.month | 月 |
| d.day | 日 |
| d1.replace(year, month, day) | 生成一个新的日期对象，用参数指定的年，月，日代替原有对象中的属性。（原有对象仍保持不变） |
| d1.timetuple() | 返回日期对应的time.struct_time对象 |
| d1.weekday() | 返回weekday，如果是星期一，返回0；如果是星期2，返回1，以此类推 |
| d1.isoweekday() | 返回weekday，如果是星期一，返回1；如果是星期2，返回2，以此类推 |
| d1.isoformat() | 返回格式如’YYYY-MM-DD’的字符串 |
| d1.strftime(fmt) | 和 time 模块 forma t相同 |
- 具体可见如下示例：
- 示例 1：我们将 day 参数指定为 1。
now = date.today() now print(now.replace(day=1)) #2023-02-01
示例 2：同示例 1，但是换了一种函数写法。
date.today().replace(day=1) #datetime.date(2023, 2, 1)
示例 3：直接使用 now 函数生成当前日期。
now #datetime.date(2023, 2, 21)
示例 4：直接使用 now.isoformat() 函数生成 YYYY-MM-DD 格式的当前日期。
now.isoformat() #'2023-02-21'
示例 5：直接使用 now.isoweekday() 函数生成周几，返回对应的数字。
now.isoweekday() #2
示例 6：使用 now.strftime() 函数自定义输出格式。
#'2022.04.18' 自定义输出格式
now.strftime('%Y.%m.%d')
#'2023.02.21'
示例 7：
now = date(2021, 10, 26)
print(now.year,now.month,now.day)
tomorrow = now.replace(day = 1)
print('now:', now, ', 当月第一天:', tomorrow)
print('timetuple():', now.timetuple())
print('weekday():', now.weekday())
print('isoweekday():', now.isoweekday())
print('isoformat():', now.isoformat())
print('strftime():', now.strftime("%Y.%m.%d"))
#2021 10 26
#now: 2021-10-26 , 当月第一天: 2021-10-01
#timetuple(): time.struct_time(tm_year=2021, tm_mon=10, tm_mday=26, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=299, tm_isdst=-1)
#weekday(): 1
#isoweekday(): 2
#isoformat(): 2021-10-26
#strftime(): 2021.10.26
3. datetime 类
- datetime 相当于 date 和 time 结合起来。
- 其语法模板如下：
datetime.datetime (year, month, day[ , hour[ , minute[ , second[ , microsecond[ , tzinfo] ] ] ] ] )
- datetime.today()：返回一个表示当前本地时间的 datetime 对象。
- datetime.now([tz])：返回一个表示当前本地时间的 datetime 对象，如果提供了参数 tz，则获取 tz 参数所指时区的本地时间。
- datetime.fromtimestamp(timestamp[, tz])：根据时间戮创建一个 datetime 对象，参数 tz 指定时区信息。
- datetime.strptime(date_string, format)：将格式字符串转换为 datetime 对象。
- 我们可以将 datetime 转化为指定格式的字符串。
from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(type(now))
print(now.strftime('%Y-%m-%d %X'))
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))
#
#2023-02-21 21:45:25
#2023-02-21 21:45
- 对于 2021-11-25 10:23 这类的字符串，我们可以使用 strptime 将其转化为 datetime。
- 需要注意的是，将字符串转化为 datetime 数据类型，格式需要统一。
my_str = '2021-11-10 10:23' print(datetime.strptime(my_str,'%Y-%m-%d %H:%M')) my_str = '10/11/2021 10:23' datetime.strptime(my_str,'%d/%m/%Y %H:%M') #2021-11-10 10:23:00 #datetime.datetime(2021, 11, 10, 10, 23)
汇总一下，见下方例子。
from datetime import *
import time
now = datetime.now()
print('today():', datetime.today())
print('now():', datetime.now())
print('fromtimestamp(tmstmp):', datetime.fromtimestamp(time.time()))
print('datetime.strptime(date_string, format):',datetime.strptime('2022-03-21', "%Y-%m-%d"))
#today(): 2023-02-21 21:45:28.141748
#now(): 2023-02-21 21:45:28.141748
#fromtimestamp(tmstmp): 2023-02-21 21:45:28.141748
#datetime.strptime(date_string, format): 2022-03-21 00:00:00
三、timedelta 类的时间加减
- 使用 timedelta 可以很方便的在日期上做天 days，小时 hour，分钟 minute，秒 second，毫秒 millisecond，微秒 microsecond 的时间计算，如果要计算月份则需要另外的办法。
- 具体可见如下示例。
- 示例 1（加上 -1 和减 1 是相同的）：
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
dt = datetime.now()
#日期减一天
dt_1 = dt + timedelta(days=-1) #昨天
dt_11 = dt - timedelta(days=1) #昨天
dt3 = dt + timedelta(days=1) #明天
print("dt3:",dt_1)
print("dt_11:",dt_11)
print("dt3:",dt3)
#dt3: 2023-02-20 22:11:28.388926
#dt_11: 2023-02-20 22:11:28.388926
#dt3: 2023-02-22 22:11:28.388926
示例 2（可以使用 s.total_seconds 返回在该时间实例的给定持续时间内覆盖的总秒数 ）：
# 明天的datetime - 昨天的datetime s= dt3 - dt_1 print(s.days) print(s.total_seconds()) #2 #172800.0
示例 3：
delta_obj = dt3-dt print(type(delta_obj),delta_obj)#1 day, 0:00:00 # total_seconds():返回在该时间实例的给定持续时间内覆盖的总秒数 print(delta_obj.days ,delta_obj.total_seconds())#1 86400.0 # 1 day, 0:00:00 #1 86400.0
四、时间处理基础
- Pandas 提供了四种类型的生成日期时间的对象：日期时间、时间增量、时间跨度、日期偏移量。
- （1） 日期时间（Date Times）：具有时区支持的特定日期和时间。与 Python 标准库中的 datetime.datetime 类似。如 2020 年 12 月 6 日 13 点 37 分 50 秒.
- （2） 时间增量（Time Deltas）：绝对持续时间，用于在指定时间点基础上增加指定的增量，如在某年月日的基础上增加 2 天、增加 2 个月、减少 4 小时等，最后产生一个新的时间点。
- （3） 时间跨度（Time Span）：由时间点及其相关周期定义的时间跨度，如连续产生一年四个季度的时间序列。
- （4） 日期偏移（Date Offsets）：以日历计算的相对持续时间，表示时间间隔，两个时间点之间的长度，如日、周、月、季度、年。
| 概念 | 标量类 | 数组类 | Pandas 数据类型 | 主要建立方法 |
|---|---|---|---|---|
| 日期时间（Date Times） | Timesstamp 时间戳 | DatetimeIndex 时间索引 | datetime64[ns]、datetime64[ns,tz] | to datetime()、date_range() |
| 时间增量（Time Deltas） | Timedelta 时间增量 | Timedeltalndex 时间增量索引 | timedelta[ns] | to timedelta()、timedelta range() |
| 时间跨度（Time Span&#x#xff09; | Period 时间周期 | PeriodIndex 周期索引 | period[freq] | Period()、period_range() |
| 日期偏移（Date Offsets） | DateOffset | None | None | DateOffset() |
- 一般情况下，时间序列主要是
Series或DataFrame的时间型索引，可以用时间元素进行操控。
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