datetime.combine(date, time):根据date和time,创建一个datetime对象; datetime.strptime(date_string, format):将格式字符串转换为datetime对象; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. (2)方法、属性 datetime.year、month、day、hour、minute、second、microsecond、tzinfo:年、月、日、时、分、秒、毫秒、时区 ...
date.fromisoformat(date_string) 作用:将格式为“YYYY-MM-DD”的日期字符串转化为一个date对象 date_string:’‘YYYY-DD-MM’'形式的字符串 注:该方法是在python 3.7加入的,运行请确保是在3.7以上的环境中 from datetime import date date_string = '2019-11-11' date.fromisoformat(date_string) # 结果 #...
import pandas as pd from datetime import datetime # 生成时间序列的函数 def datelist(beginDate, endDate): # beginDate, endDate是形如‘20160601’的字符串或datetime格式 date_l=[datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d') for x in list(pd.date_range(start=beginDate, end=endDate))] return date_l #...
date= date.replace(year=y, month=m, day=calendar.monthrange(y, m)[1])else:raiseValueError("'年月' 不能同时和 '日时分秒' 作为间隔")elifmod =="-":ifsum(freq[:2]) ==0: old=date date= date -timedeltaelifsum(freq[2:]) ==0: y= date.year - freq[0] + (date.month - freq[1...
pd.to_datetime(["2021/08/16", "2021.08.17"]) #也可以转成时间戳的格式 返回结果与上面的有所不同,返回值不是一个序列而是一个DatetimeIndex类型 DatetimeIndex(['2021-08-16', '2021-08-17'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) date_range()获取时间戳范围 ...
fromdateutil.parserimportparse parse('2019-12-10',dayfirst=True) datetime.datetime(2019, 10, 12, 0, 0) 文本写出花来了怎么变成我想要的日期格式?你告诉它什么是什么就好了 但这需要对基本的日期表达进行说明: fromdatetimeimportdatetime try_trans='2019#12#10'datetime.strptime(try_trans,'%Y#%m#%d...
new_date=[datetime.strptime(d,'%m/%d/%Y') for d in datestr] new_date[0]-new_date[1] 输出结果: datetime.timedelta(days=9) #将datetime格式转换为常见的年(Y)月(m)日(d)格式表示 [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in new_date] ...
date_range:生成的是DatetimeIndex格式的日期序列 period_range:生成PeriodIndex的时期日期序列 频率别名和偏置类型 频率和日期偏置 pandas中的频率由基础频率和倍数频率组成。 基础频率通常会有字符串别名 基础频率前面放置一个倍数,形成倍数频率 生成带频率的数据 ...
dates= pd.date_range('2020-03-01', periods=30, freq='D') values= np.random.randint(10, size=30) df= pd.DataFrame({'values':values}, index=dates)df.head 让我们把原始的时间序列和移位的时间序列一起画出来。 importmatplotlib.pyplotaspltfig, axs = plt.subplots(nrows=3, figsize=(10,6...