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python3中datetime庫,time庫以及pandas中的時間函數(shù)有什么區(qū)別

發(fā)布時間:2020-08-03 10:44:00 來源:億速云 閱讀:274 作者:小豬 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要為大家展示了python3中datetime庫,time庫以及pandas中的時間函數(shù)有什么區(qū)別,內(nèi)容簡而易懂,希望大家可以學(xué)習(xí)一下,學(xué)習(xí)完之后肯定會有收獲的,下面讓小編帶大家一起來看看吧。

1介紹datetime庫之前 我們先比較下time庫和datetime庫的區(qū)別

先說下time

在 Python 文檔里,time是歸類在Generic Operating System Services中,換句話說, 它提供的功能是更加接近于操作系統(tǒng)層面的。通讀文檔可知,time 模塊是圍繞著 Unix Timestamp 進(jìn)行的。

該模塊主要包括一個類 struct_time,另外其他幾個函數(shù)及相關(guān)常量。 需要注意的是在該模塊中的大多數(shù)函數(shù)是調(diào)用了所在平臺C library的同名函數(shù), 所以要特別注意有些函數(shù)是平臺相關(guān)的,可能會在不同的平臺有不同的效果。另外一點(diǎn)是,由于是基于Unix Timestamp,所以其所能表述的日期范圍被限定在 1970 - 2038 之間,如果你寫的代碼需要處理在前面所述范圍之外的日期,那可能需要考慮使用datetime模塊更好

所以 一般情況下我們用datetime庫就可以解決大部分問題

2說完了datetime與time的區(qū)別 先別著急 我們再來說下datetime和pandas時間序列分析和處理Timeseries 

pandas 最基本的時間序列類型就是以時間戳(TimeStamp)為 index 元素的 Series 類型。

pandas庫想必大家非常熟悉了,這里不再多說。這個方法的實(shí)用性在于,當(dāng)需要批量處理時間數(shù)據(jù)時,無疑是最好用的。

pandas時序數(shù)據(jù)文件讀取

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時序參數(shù)

parse_dates:這是指定含有時間數(shù)據(jù)信息的列。正如上面所說的,列的名稱為“月份”。
index_col:使用pandas 的時間序列數(shù)據(jù)背后的關(guān)鍵思想是:目錄成為描述時間數(shù)據(jù)信息的變量。所以該參數(shù)告訴pandas使用“月份”的列作為索引。

date_parser:指定將輸入的字符串轉(zhuǎn)換為可變的時間數(shù)據(jù)。Pandas默認(rèn)的數(shù)據(jù)讀取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS'?如需要讀取的數(shù)據(jù)沒有默認(rèn)的格式,就要人工定義。這和dataparse的功能部分相似,這里的定義可以為這一目的服務(wù)。The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion.

最后 ,我們看下pandas庫中的to_datime函數(shù):

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

參數(shù)    意義
errors    三種取值,‘ignore', ‘raise', ‘coerce',默認(rèn)為raise。

             'raise',則無效的解析將引發(fā)異常

             'coerce',那么無效解析將被設(shè)置為NaT

             'ignore',那么無效的解析將返回輸入值

utc  布爾值,默認(rèn)為none。返回utc即協(xié)調(diào)世界時。
format    格式化顯示時間的格式。
unit    默認(rèn)值為‘ns',則將會精確到微妙,‘s'為秒。

舉個小例子:

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]
#可以看到將字典形式時間轉(zhuǎn)換為可讀時間
 
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
#如果日期不符合時間戳限制,則errors ='ignore'將返回原始輸入,而不會報錯。
#errors='coerce'將強(qiáng)制超出NaT的日期,返回NaT。

3最后我們來說下datetime庫的最終用法

datetime模塊用于是date和time模塊的合集,datetime有兩個常量,MAXYEAR和MINYEAR,分別是9999和1.

datetime模塊定義了5個類,分別是

1.datetime.date:表示日期的類

2.datetime.datetime:表示日期時間的類

3.datetime.time:表示時間的類

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 全部導(dǎo)入就可以

4.datetime.timedelta:表示時間間隔,即兩個時間點(diǎn)的間隔

5.datetime.tzinfo:時區(qū)的相關(guān)信息

一、首先看一下datetime.date類:

date類有三個參數(shù),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),根據(jù)給定的時間戮,返回一個date對象;datetime.date.today()作用相同

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

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

5.datetime.date.isoweekday():返回給定日期的星期(0-6)星期一=0,星期日=6 這里表明下python3中是從[1-7]表示的 就是本來是星期幾現(xiàn)在顯示就是星期幾

6.datetime.date.replace(year,month,day):替換給定日期,但不改變原日期

7.datetime.date.strftime(format):把日期時間按照給定的format進(jìn)行格式化。

8.datetime.date.timetuple():返回日期對應(yīng)的time.struct_time對象

  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中時間日期格式化符號:

%y 兩位數(shù)的年份表示(00-99)

%Y 四位數(shù)的年份表示(000-9999)

%m 月份(01-12)

%d 月內(nèi)中的一天(0-31)

%H 24小時制小時數(shù)(0-23)

%I 12小時制小時數(shù)(01-12)

%M 分鐘數(shù)(00=59)

%S 秒(00-59) 

%a 本地簡化星期名稱

%A 本地完整星期名稱

%b 本地簡化的月份名稱

%B 本地完整的月份名稱

%c 本地相應(yīng)的日期表示和時間表示

%j 年內(nèi)的一天(001-366)

%p 本地A.M.或P.M.的等價符

%U 一年中的星期數(shù)(00-53)星期天為星期的開始

%w 星期(0-6),星期天為星期的開始

%W 一年中的星期數(shù)(00-53)星期一為星期的開始

%x 本地相應(yīng)的日期表示

%X 本地相應(yīng)的時間表示

%Z 當(dāng)前時區(qū)的名稱

%% %號本身

二、看一下datetime的time類

time類有5個參數(shù),datetime.time(hour,minute,second,microsecond,tzoninfo),返回08:29:30

1.datetime.time.replace()

2.datetime.time.strftime(format):按照format格式返回時間

3.datetime.time.tzname():返回時區(qū)名字

4.datetime.time.utcoffset():返回時區(qū)的時間偏移量

三、datetime的datetime類

datetime類有很多參數(shù),datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]]),返回年月日,時分秒

datetime.datetime.ctime()

datetime.datetime.now().date():返回當(dāng)前日期時間的日期部分

datetime.datetime.now().time():返回當(dāng)前日期時間的時間部分

datetime.datetime.fromtimestamp()

datetime.datetime.now():返回當(dāng)前系統(tǒng)時間

datetime.datetime.replace()

datetime.datetime.strftime():由日期格式轉(zhuǎn)化為字符串格式

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

datetime.datetime.strptime():由字符串格式轉(zhuǎn)化為日期格式

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類

datetime.datetime.timedelta用于計(jì)算兩個日期之間的差值,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)
 
"""計(jì)算天數(shù)差值"""
print(time1-time2).days
 
"""計(jì)算兩個日期之間相隔的秒數(shù)"""
print (time1-time2).total_seconds()

以上就是關(guān)于python3中datetime庫,time庫以及pandas中的時間函數(shù)有什么區(qū)別的內(nèi)容,如果你們有學(xué)習(xí)到知識或者技能,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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