python3中datetime库,time库以及pandas中的时间函数区别与详解

1介绍datetime库之前 我们先比较下time库和datetime库的区别

先说下time

在 Python 文档里,time是归类在Generic Operating System Services中,换句话说, 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知,time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。

该模块主要包括一个类 struct_time,另外其他几个函数及相关常量。 需要注意的是在该模块中的大多数函数是调用了所在平台C library的同名函数, 所以要特别注意有些函数是平台相关的,可能会在不同的平台有不同的效果。另外一点是,由于是基于Unix Timestamp,所以其所能表述的日期范围被限定在 1970 - 2038 之间,如果你写的代码需要处理在前面所述范围之外的日期,那可能需要考虑使用datetime模块更好

所以 一般情况下我们用datetime库就可以解决大部分问题

2说完了datetime与time的区别 先别着急 我们再来说下datetime和pandas时间序列分析和处理Timeseries 

pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳(TimeStamp)为 index 元素的 Series 类型。

pandas库想必大家非常熟悉了,这里不再多说。这个方法的实用性在于,当需要批量处理时间数据时,无疑是最好用的。

pandas时序数据文件读取

dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates='Month', index_col='Month',date_parser=dateparse)
print data.head()

read_csv时序参数

parse_dates:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的,列的名称为“月份”。
index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是:目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。

date_parser:指定将输入的字符串转换为可变的时间数据。Pandas默认的数据读取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS'?如需要读取的数据没有默认的格式,就要人工定义。这和dataparse的功能部分相似,这里的定义可以为这一目的服务。The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion.

最后 ,我们看下pandas库中的to_datime函数:

pandas.to_datetime(arg,errors ='raise',utc = None,format = None,unit = None )

参数    意义
errors    三种取值,‘ignore', ‘raise', ‘coerce',默认为raise。

'raise',则无效的解析将引发异常

'coerce',那么无效解析将被设置为NaT

'ignore',那么无效的解析将返回输入值

utc  布尔值,默认为none。返回utc即协调世界时。
format    格式化显示时间的格式。
unit    默认值为‘ns',则将会精确到微妙,‘s'为秒。

举个小例子:

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
            'month': [2, 3],
            'day': [4, 5]})
pd.to_datetime(df)
#0  2015-02-04
#1  2016-03-05
#dtype: datetime64[ns]
#可以看到将字典形式时间转换为可读时间

2、
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='ignore')
#datetime.datetime(1300, 1, 1, 0, 0)

pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='coerce')
#NaT
#如果日期不符合时间戳限制,则errors ='ignore'将返回原始输入,而不会报错。
#errors='coerce'将强制超出NaT的日期,返回NaT。

3最后我们来说下datetime库的最终用法

datetime模块用于是date和time模块的合集,datetime有两个常量,MAXYEAR和MINYEAR,分别是9999和1.

datetime模块定义了5个类,分别是

1.datetime.date:表示日期的类

2.datetime.datetime:表示日期时间的类

3.datetime.time:表示时间的类

from datetime import date
from datetime import datetime
from datetime import time
from datetime import timedelta
from datetime import tzinfo

from datetime import * #不知道用啥 全部导入就可以

4.datetime.timedelta:表示时间间隔,即两个时间点的间隔

5.datetime.tzinfo:时区的相关信息

一、首先看一下datetime.date类:

date类有三个参数,datetime.date(year,month,day),返回year-month-day

方法:

1.datetime.date.ctime(),返回格式如 Sun Apr 16 00:00:00 2017

2.datetime.date.fromtimestamp(timestamp),根据给定的时间戮,返回一个date对象;datetime.date.today()作用相同

3.datetime.date.isocalendar():返回格式如(year,month,day)的元组,(2017, 15, 6)

4.datetime.date.isoformat():返回格式如YYYY-MM-DD

5.datetime.date.isoweekday():返回给定日期的星期(0-6)星期一=0,星期日=6 这里表明下python3中是从[1-7]表示的 就是本来是星期几现在显示就是星期几

6.datetime.date.replace(year,month,day):替换给定日期,但不改变原日期

7.datetime.date.strftime(format):把日期时间按照给定的format进行格式化。

8.datetime.date.timetuple():返回日期对应的time.struct_time对象

  time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=15, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=5, tm_yday=105, tm_isdst=-1)

9.datetime.date.weekday():返回日期的星期

python中时间日期格式化符号:

%y 两位数的年份表示(00-99)

%Y 四位数的年份表示(000-9999)

%m 月份(01-12)

%d 月内中的一天(0-31)

%H 24小时制小时数(0-23)

%I 12小时制小时数(01-12)

%M 分钟数(00=59)

%S 秒(00-59)

%a 本地简化星期名称

%A 本地完整星期名称

%b 本地简化的月份名称

%B 本地完整的月份名称

%c 本地相应的日期表示和时间表示

%j 年内的一天(001-366)

%p 本地A.M.或P.M.的等价符

%U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始

%w 星期(0-6),星期天为星期的开始

%W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始

%x 本地相应的日期表示

%X 本地相应的时间表示

%Z 当前时区的名称

%% %号本身

二、看一下datetime的time类

time类有5个参数,datetime.time(hour,minute,second,microsecond,tzoninfo),返回08:29:30

1.datetime.time.replace()

2.datetime.time.strftime(format):按照format格式返回时间

3.datetime.time.tzname():返回时区名字

4.datetime.time.utcoffset():返回时区的时间偏移量

三、datetime的datetime类

datetime类有很多参数,datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]]),返回年月日,时分秒

datetime.datetime.ctime()

datetime.datetime.now().date():返回当前日期时间的日期部分

datetime.datetime.now().time():返回当前日期时间的时间部分

datetime.datetime.fromtimestamp()

datetime.datetime.now():返回当前系统时间

datetime.datetime.replace()

datetime.datetime.strftime():由日期格式转化为字符串格式

  datetime.datetime.now().strftime('%b-%d-%Y %H:%M:%S')
  'Apr-16-2017 21:01:35'

datetime.datetime.strptime():由字符串格式转化为日期格式

datetime.datetime.strptime('Apr-16-2017 21:01:35', '%b-%d-%Y %H:%M:%S')
2017-04-16 21:01:35

 四、datetime的timedelta类

datetime.datetime.timedelta用于计算两个日期之间的差值,例如:

a=datetime.datetime.now()
b=datetime.datetime.now()
a
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 20, 871000)
b
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 29, 603000)

b-a
datetime.timedelta(0, 8, 732000)
(b-a).seconds
8

或者

time1 = datetime.datetime(2016, 10, 20)
time2 = datetime.datetime(2015, 11, 2)

"""计算天数差值"""
print(time1-time2).days

"""计算两个日期之间相隔的秒数"""
print (time1-time2).total_seconds()

到此这篇关于python3中datetime库,time库以及pandas中的时间函数区别与详解的文章就介绍到这了,更多相关python3 datetime库,time库以及pandas时间函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • pandas 时间格式转换的实现

    OUTLINE  常见的时间字符串与timestamp之间的转换 日期与timestamp之间的转换 常见的时间字符串与timestamp之间的转换 这里说的字符串不是一般意义上的字符串,是指在读取日期类型的数据时,如果还没有及时解析字符串,它就还不是日期类型,那么此时的字符串该怎么与时间戳之间进行转换呢? ① 时间字符串转化成时间戳将时间字符串转化成时间戳分为两步: 第一步:将时间字符串转换成时间元组 第二步:将时间元组转换成时间戳类型 import time data['timestamp'

  • python pandas 时间日期的处理实现

    摘要在上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作.下面将补充一些常用方法. 时间日期的比较 假设我们有数据集df如下 在对时间日期进行比较之前,要先转一下格式. 转格式的时候用 import pandas as pd pd.to_datetime() 我们需要先对df中的date这一列转为时间格式. df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 转完后,我们可以输出数据集的数据类型来看看. print df.info(

  • python3实现往mysql中插入datetime类型的数据

    昨天在这个上面找了好久的错,嘤嘤嘤~ 很多时候我们在爬取数据存储的时候都需要将当前时间作为一个依据,在python里面没有时间类型可以直接拿来就用的.我们只需要在存储之前将时间类型稍作修饰就行. datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 如: #插入产品信息 insert_good_sql = """ INSERT INTO T_GOOD(good_name, good_type, img_

  • python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

    先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime import timedel

  • 利用Pandas和Numpy按时间戳将数据以Groupby方式分组

    首先说一下需求,我需要将数据以分钟为单位进行分组,然后每一分钟内的数据作为一行输出,因为不同时间的数据量不一样,所以所有数据按照最长的那组数据为准,不足的数据以各自的最后一个数据进行补足. 之后要介绍一下我的数据源,之前没用的数据列已经去除,我只留下要用到的数据data列和时间戳time列,时间戳是以秒计的,可以看到一共是407454行. data time 0 6522.50 1.530668e+09 1 6522.66 1.530668e+09 2 6523.79 1.530668e+09

  • Python Pandas数据中对时间的操作

    Pandas中对 时间 这个属性的处理有非常非常多的操作. 而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解.其他的我会陆续上传. 应用情景是这样的:考虑到有一个数据集,数据集中有用户注册账号的时间(年-月-日),如下图格式. 如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数,我们可以用如下代码. import pandas as pd td=data['user_reg_tm'] Time=pd.to_datetime(td) Start=pd.datetime(2016,4,16) day=Sta

  • pandas 两列时间相减换算为秒的方法

    如下所示: pd.to_datetime(data[data['last_O_XLMC']==data['O_XLMC']]['O_SJFCSJ'], format='%H:%M:%S')-pd.to_datetime(data['last_O_SJFCSJ'], format='%H:%M:%S')).dt.total_seconds() 以上这篇pandas 两列时间相减换算为秒的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python3.5内置模块之time与datetime模块用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5内置模块之time与datetime模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.模块的分类 a.标准库(Python自带):sys.os模块 b.开源模块(第三方模块) c.自定义模块 2.内建模块--time (1)在Python中通常用以下几种方式来表示时间: a.时间戳:从1970年1月1日开始到当下的时间的秒数,导入time模块(import time),调用time.time()方法即可. b.格式化的时间字符串. c.元组(struct_time)

  • pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

    #pd.to_datetime函数 #读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('police.csv') #将stop_date转化为datetime的格式的dataframe,存到stop_datetime data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date') #自定义一个时间,计算时间差 data_new = pd.to_datetime('2006-01-01') data['time

  • python pandas生成时间列表

    python生成一个日期列表 首先导入pandas import pandas as pd def get_date_list(begin_date,end_date): date_list = [x.strftime('%Y-%m-%d') for x in list(pd.date_range(start=begin_date, end=end_date))] return date_list ### 可以测试 print(get_date_list('2018-06-01','2018-0

随机推荐