fromdatetimeimportdatetime,timedeltadefget_end_of_month(date):# 找到下个月的第一天first_day_next_month=(date.replace(day=1)+timedelta(days=31)).replace(day=1)# 返回这个日期的前一天,即为当月最后一天end_of_month=first_day_next_month-timedelta(days=1)returnend_of_month# 示例用法if__name__...
# 获取下一个月的第一天next_month=current_date.replace(day=1,month=current_date.month+1)print(next_month) 1. 2. 3. 在这段代码中,我们利用replace()函数将当前日期的月份加1,同时将日期设置为当月的第一天。 步骤3:减去一天,得到本月月末 # 减去一天,得到本月月末end_of_month=next_month-datetime....
方法一 import datetime def get_date_of_last_month(form="%Y-%m-%d"): """ 获取上月开始结束日期 :param form 返回值显示格式 :return: str,date tuple """ today = datetime.date.today() end_of_last_month = today - datetime.timedelta(today.day) begin_of_last_month = datetime.date(end_of...
DAYS(end_date, start_date),这个函数计算两个日期之间相差的天数 第一个参数是起始日期,第二个参数是结束日期 例:计算假如有个人生日是2000年1月5日,计算截止到目前他来到这个世界多少天? =-DAYS(DATE(2000,1,5),NOW())第一个参数依然用DATE函数进行输入,第二个用了动态函数NOW,提取目前的时间节点,然后第...
function checkweek($day) { $month = date('m', time()); // 获取本月 $year = date('...
所以,若想生成一个特殊频率的日期索引,若一个由每月最后一个工作日组成的日期索引,直接加上参数freq='BM'(BM表示business end of month) 二、日期频率 pandas中的频率是由一个基础频率和一个乘数组成。基础频率通常以一个字符串别名表示,如'M','H'。 date_range()参数freq的取值说明 别名 偏移量类型 说明 D...
_day_of_month(next_n_month_first_day.year,next_n_month_first_day.month)# 指定日と月末日比較ifday>next_n_month_end_day.day:# 指定日>月末日の場合、月末日をリターンreturnnext_n_month_end_dayelse:# 指定日をリターンreturndate(next_n_month_end_day.year,next_n_month_end_day.month,...
refDate就是我们要计算价格的那个日期。这里我们用了一个营业日调整的惯例,遇到假日往后移动(ql.Following),在#010,我们就使用了这个advance()方法来推算日期,最后一个False参数,是表示我们不开启月底(End of Month, EOM)调整功能。 #007行产生一个计息基准(Day Counter)实体,是以Actual/360的方式来计算利息的。
date_generated = [start + datetime.timedelta(days=x)forxinrange(0, (end - start).days)]fordateindate_generated:print(date.strftime("%d-%m-%Y")) 十一、巴黎时间更改为纽约时间 importpendulum in_paris = pendulum.datetime(2016,8,7,22,24,30, tz='Europe/Paris')print(in_paris)# 2016-08-...
from dateutil import parser date = parser.parse("29th of October, 1923") #datetime.datetime(1923, 10, 29, 0, 0) Pandas Pandas提供了三种日期数据类型: 1、或:它的功能类似于其他索引类型,但也具有用于时间序列操作的专门函数。 t = pd.to_datetime("29/10/1923", dayfirst=True) ...