date_time = pd.to_datetime(timestamp, unit='s') 将datetime对象格式化为字符串: date_string = date_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print(date_string) # 输出: 2021-01-01 00:00:00 四、使用arrow库 Arrow是一个更现代和易用的日期和时间处理库。以下是使用arrow的方法: 安装arrow库: pip...
timestamp=int(datetime.strptime(date_string,date_format).timestamp()) 1. 打印结果。 print("Timestamp:",timestamp) 1. </details> 配置详解 为了确保转换顺利进行,我们可以使用一个简单的文件模板来配置。 # 时间转换配置date_string:"2023-10-01 15:30:00"date_format:"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 1. ...
•time:Python内置时间库,通过时间戳或元组表示时间;•datetime:内置日期库,处理日期时间对象和属性;•dateutil:基于datetime库的实用拓展,增强了对时间间隔和时间序列的处理;•pd.Timestamp:pandas库用于时间处理的类;•Arrow:优秀的Python时间库,简化了时间类型数据的解析和输出;•Pendulum:可以和Arrow对标的...
Pandas 中默认的时间/日期类型是由pd.Timestamp()函数转换的来的,该函数能够表示的时间范围是1678-01-01 00:00:00——2262-04-11 23:47:16,因此不在此时段内的时间数据都会被视作异常值。而 Python 中的标准库datetime下的datetime.datetime()函数也可以进行时间/日期转换,支持的时间范围是0001-01-01 00:00...
print("格式化日期时间:", date_string) 三、使用pandas库 pandas是一个强大的数据处理和分析库,其to_datetime()方法可以将时间戳转换为日期时间格式。 3.1 基本用法 使用pandas.to_datetime()方法将时间戳转换为日期时间对象。 import pandas as pd timestamp = 1625097600 ...
返回结果也是一个Timestamp类型。当然如果不可解析则出发错误 pd.to_datetime(['2021/08/31', 'abc'], errors='raise') # 报错ValueError: Unknown string format 转换多个时间序列 import pandas as pd pd.to_datetime(pd.Series(["Aug 16, 2021", "2021-08-17", None])) ...
1.1 pd.Period()创建时期数据 1) pd.Period()参数:一个时间戳 + freq 参数 → freq 用于指明该 period 的长度,时间戳则说明该 period 在时间轴上的位置 ...
返回结果也是一个Timestamp类型。当然如果不可解析则出发错误 pd.to_datetime(['2021/08/31','abc'],errors='raise')# 报错ValueError:Unknown string format 转换多个时间序列 importpandasaspd pd.to_datetime(pd.Series(["Aug 16, 2021","2021-08-17",None])) ...
最基础的日期/时间对象是Timestamp 和 DatetimeIndex. 可以直接使用。 最常用的方法是pd.to_datetime()函数。可以解析许多日期与时间格式 输入一个日期会返回Timestamp类型。 输入一个时间序列会返回一个DatetimeIndex类型。 任何DatetimeIndex类型都可以通过to_period()方法和一个频率代码转换成PeriodIndex类型。
我们可以使用datetime的内置timestamp() 函数来做到这一点 ,该函数将一个 datetime 对象作为参数并以时间戳格式返回该日期和时间: 同样,我们可以使用进行反向转换fromtimestamp()。此 datetime 函数以时间戳(浮点格式)作为参数并返回一个 datetime 对象,如下所示: ...