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Pandas中,最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series对象。
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时间戳使用Timestamp(Series派生的子类)对象表示,该对象与datetime具有高度的兼容性,可以直接通过to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。
import pandas as pd # 导入pandas模块,并起个别名pd from datetime import datetime import numpy as np pd.to_datetime('20200828') # 将datetime转换为Timestamp对象
Timestamp('2020-08-28 00:00:00')
当传入的是多个datetime组成的列表,则Pandas会将其强制转换为DatetimeIndex类对象。
# 传入多个datetime字符串 date_index = pd.to_datetime(['20200820', '20200828', '20200908']) date_index
DatetimeIndex(['2020-08-20', '2020-08-28', '2020-09-08'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
如何取出第一个时间戳
date_index[0] # 取出第一个时间戳
Timestamp('2020-08-20 00:00:00')
2.在Pandas中,最基本的时间序列类型就是以时间戳为索引的Series对象。
# 创建时间序列类型的Series对象 date_ser = pd.Series([11, 22, 33], index=date_index) date_ser
2020-08-20 11
2020-08-28 22
2020-09-08 33
dtype: int64
也可将包含多个datetime对象的列表传给index参数,同样能创建具有时间戳索引的Series对象。
# 指定索引为多个datetime的列表 date_list = [datetime(2020, 1, 1), datetime(2020, 1, 15), datetime(2020, 2, 20), datetime(2020, 4, 1), datetime(2020,
time()函数可以获取当前时间戳;ctime()函数可以以一种易读的方式获取系统当前时间;gmtime()函数可获取当前0时区的struct_time格式的时间;localtime()函数可获取当前地区的struct_time格式的时间。
在 Python 中,可以使用 datetime 库中的 timedelta 函数来计算时间间隔,然后使用 date 函数来获取当前日期,再使用 weekday 函数来获取星期几。
下面是一个使用这些函数的示例代码:
from datetime import timedelta, date
def get_day_of_week(days_from_today):
# 计算当前日期 days_from_today 天后的日期
target_date = date.today() + timedelta(days=days_from_today)
# 获取星期几
day_of_week = target_date.weekday()
# 转换为星期天为 0 的形式
day_of_week = (day_of_week + 1) % 7
return day_of_week
# 获取再过一百天是星期几
day_of_week = get_day_of_week(100)
print(f"In 100 days, it will be day {day_of_week} of the week.")
这需求折腾了我半天..
import time
import datetime as datetime
def late_time(time2):
# 先获得时间数组格式的日期
#time2是外部传入的任意日期
now_time = datetime.datetime.strptime(time2, '%Y-%m-%d')
#如需求是当前时间则去掉函数参数改写 为datetime.datetime.now()
threeDayAgo = (now_time - datetime.timedelta(days =30))
# 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")
return otherStyleTime
a = late_time("2019-3-30")
print(a)# 打印2018-02-28
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