时间减去一年、一个月 #pip install python-dateutilimportdatetimeimportdateutil.relativedelta# 时间减去一个月defdate_minus_month(gk_date):d=datetime.datetime.strptime(gk_date,"%Y-%m-%d")# 2013-02-28 00:00:00date_mm=d-dateutil.relativedelta.relativedelta(months=1)date_mm=datetime.datetime.strftim...
class datetime.date(year, month, day):参数的意义就不多作解释了,只是有几点要注意一下: year的范围是[MINYEAR, MAXYEAR],即[1, 9999]; month的范围是[1, 12]。(月份是从1开始的,不是从0开始的~_~); day的最大值根据给定的year, month参数来决定。例如闰年2月份有29天; date类定义了一些常用的类...
个datetime对象 date = datetime(2023, 10, 15) # 加一个月 new_date_plus_month = date + relativedelta(months=1) print(f"加一个月后的日期: {new_date_plus_month}") # 减一个月 new_date_minus_month = date - relativedelta(months=1) print(f"减一个月后的日期: {new_date_minus_month}...
16.datetime datetime.date:表示⽇期的类。常⽤的属性有year, month, day; datetime.time:表示时间的类。常⽤的属性有hour, minute, second, microsecond; datetime.datetime:表示⽇期时间。 datetime.timedelta:表示时间间隔,即两个时间点之间的⻓度。 datetime.tzinfo:与时区有关的相关信息。(这⾥不详...
import datetime #将2021-01-01转换为datetime日期形式 datetime.datetime.strptime(date[0],"%Y-%m-%d") #output datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0) #查看对应的年月日 print(datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0).year) print(datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0).month) print(datetime.dat...
(1)打开某招聘网站首页 https://www.lagou.com,选择“全国站”,在搜索栏输入 Python,单击“搜索”。(2)滚动到底部可以看到只有 30 页。(3)多次单击“下一页”,发现页面并没有全部刷新,猜测是 Ajax 动态加载数据,在Chrome 浏览器中打开开发者工具进行抓包分析,使用 XHR 过滤,刷新网页。找到positionAjax.json文...
1、days:天数 2、microseconds:微秒数(>=0 并且 <1秒) 3、seconds:秒数(>=0 并且 <1天) 初始化代码如下: classtimedelta:"""Represent the difference between two datetime objects. Supported operators: - add, subtract timedelta - unary plus, minus, abs ...
dtype='datetime64[ns]', length=366, freq='D') 其中,start是起始日期,end是结束日期,freq是频率,这里设置为'D'表示每天。 方式③ 使用Timestamp()函数创建一个特定的时间戳:使用指定参数即可 import pandas as pd timestamp = pd.Timestamp(year=2023, month=1, day=1, hour=12, minute=30, second=...
d1 = datetime.strptime(str(time1),’%Y-%m-%d %H:%M:%S’) plus= d1 + timedelta(days=1) # 加 minus = d1 - timedelta(days=1) # 减 print(‘d1:’,d1) print(‘plus:’,plus) print(‘minus:’,minus)time2= 20190512121314
plotting import register_matplotlib_converters register_matplotlib_converters() def load_data(): from datetime import datetime date_parse = lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d') data = pd.read_csv('datas/samples/AirPassengers.csv', index_col='Month', # 指定索引列 parse_dates=['Month...