Python获取时间的操作示例详解

目录

• 获得当前时间时间戳
• 获取当前时间
• 获取昨天日期
• 生成日历
• 计算每个月天数
• 计算3天前并转换为指定格式
• 获取时间戳的旧时间
• 获取时间并指定格式
• pandas 每日一练
• 21读取本地EXCEL数据
• 22查看df数据前5行
• 23将popularity列数据转换为最大值与最小值的平均值
• 24将数据根据project进行分组并计算平均分
• 25将test_time列具体时间拆分为两部分（一半日期，一半时间）

获得当前时间时间戳

# 注意时区的设置
import time

# 获得当前时间时间戳
now = int(time.time())

# 转换为其他日期格式，如："%Y-%m-%d %H:%M:%S"
timeArr = time.localtime(now)
other_StyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArr)
print(other_StyleTime)

获取当前时间

import datetime

# 获得当前时间
now = datetime.datetime.now()

other_StyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(other_StyleTime)

获取昨天日期

import datetime

def getYesterday():
    today = datetime.date.today()
    oneday = datetime.timedelta(days=1)
    yesterday = today - oneday
    return yesterday

print("昨天的日期：", getYesterday())

生成日历

# 引入日历模块
import calendar

# 输入指定年月
yy = int(input("输入年份："))
mm = int(input("输入月份："))

# 显示指定年月
print(calendar.month(yy, mm))

运行效果如下：

计算每个月天数

import calendar

​​​​​​​monthRange = calendar.monthrange(2022, 4)
print(monthRange)

计算3天前并转换为指定格式

import time
import datetime

# 先获得时间数组格式的日期
threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=3))
# 转换为时间戳
timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))

# 转换为其他字符串格式
otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(otherStyleTime)

获取时间戳的旧时间

import time
import datetime

# 给定时间戳
timeStamp1 = 1643892140
dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp1)

threeDayAgo = dateArray - datetime.timedelta(days=3)
print(threeDayAgo)

获取时间并指定格式

import time

timeStamp = 1825135462
timeArr = time.localtime(timeStamp)
other_StyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArr)
print(other_StyleTime)

或

import datetime

timeStamp = 2022020321
dateArr = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)
other_StyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(other_StyleTime)

pandas 每日一练

print()只为换行用，方便看运行结果

# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2022/7/22 19:46
# @Author : lxw_pro
# @File : pandas-5 练习.py
# @Software : PyCharm

import pandas as pd

21读取本地EXCEL数据

df = pd.read_excel('test-5.xlsx')
print("EXCEL数据如下：\n", df)

print()

22查看df数据前5行

print("df数据前5行为：\n", df.head())

print()

23将popularity列数据转换为最大值与最小值的平均值

import re
def func(df):
    zfg = df['popularity'].split('-')
    smin = int(zfg[0].strip('f'))
    smax = int(zfg[1].strip('f'))
    df['popularity'] = int((smin+smax)/2)
    return df

df = df.apply(func, axis=1)
print(df)

print()

24将数据根据project进行分组并计算平均分

fzj = df.groupby('project').mean()
print("分组后的平均分为:\n", fzj)

print()

25将test_time列具体时间拆分为两部分（一半日期，一半时间）

df['date'] = df['test_time'].dt.date
df['time'] = df['test_time'].dt.time

print(df.head())

df.to_excel('text5.xlsx')	# 也可将所运行的结果导入另一个新的EXCEL

相关程序运行结果如下：

21-22：

23-24：

25：

存入的新EXCEL数据：

到此这篇关于Python获取时间的操作示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python获取时间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！