np.datetime_as_string(nd) 输出结果: '2019-01-10' np.datetime64('1901') 输出结果: numpy.datetime64('1901') #转化为datetime格式 nd.astype(datetime) 输出结果 datetime.date(2019, 1, 10) #生成时间序列 #默认以日为间隔,算头不算尾 np.arange('2019-01-05','2019-01-10',dtype='datetime64...
# American date string print(f"American date string:{datetime.strftime(datetime_obj, american_format)}.") # European date string print(f"European date string:{datetime.strftime(datetime_obj, european_format)}.") Output: American date string: 12-31-2022. European date string: 31-12-2022. 我...
为了实现这一点,我们可以使用pandas库中的to_datetime函数将时间列转换为datetime类型,然后使用strftime方法将其转换为字符串类型。 df['date']=pd.to_datetime(df['date'])# 将时间列转换为datetime类型df['date']=df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')# 将时间列转换为字符串类型,格式为'YYYY-MM-DD' 1...
3使用 Pandas 获取当前日期和时间import pandas as pd print(pd.datetime.now()) print(pd.datetime.now().date()) print(pd.datetime.now().year) print(pd.datetime.now().month) print(pd.datetime.now().day) print(pd.datetime.now().hour) print(pd.datetime.now().minute) print(pd.datetime.no...
# 加载纽约时区ny_tz=timezone('America/New_York')# 将UTC时间转换为纽约时间new_york_time=aware_now_utc.astimezone(ny_tz)print(new_york_time) 3.3.3 处理夏令时问题 在现实生活中,某些地区实行夏令时制度,意味着每年有一段时间会人为提前一小时。在Python中,pytz库能智能处理这些变化,确保时间转换准确...
timezone=tz('US/Pacific'))# Check that we can print out the date in the specified time zoneassert_equal(np.datetime_as_string(a, unit='D', timezone=tz('US/Pacific'), casting='unsafe'),'2010-03-14') assert_equal(np.datetime_as_string(b, unit='D', ...
print('Latest :', datetime.time.max) print('Resolution :', datetime.time.resolution) 1. 2. 3. 类属性中的最大最小值反应了一天中的时间范围. 输出: Earliest : 00:00:00 Latest : 23:59:59.999999 Resolution : 0:00:00.000001 1. 2. ...
strptime(date_string, format):将格式字符串转换为datetime对象; from datetime import datetime import time print('datetime.max:', datetime.max) print('datetime.min:', datetime.min) print('datetime.resolution:', datetime.resolution) print('today():', datetime.today()) ...
import pandas as pd df = pd.read_csv("dataset.txt") df.head() """ date value 0 1991-07-01 3.526591 1 1991-08-01 3.180891 2 1991-09-01 3.252221 3 1991-10-01 3.611003 4 1991-11-01 3.565869 """ df.info() """ RangeIndex: 204 entries, 0 to 203 ...
utc_tz=timezone('UTC')aware_now_utc=utc_tz.localize(datetime.utcnow())print(aware_now_utc) 3.3.2 加载和转换时区 如同探险家拿着地图跨越时区边界,我们可以通过pytz库加载和转换时区。 # 加载纽约时区ny_tz=timezone('America/New_York')# 将UTC时间转换为纽约时间new_york_time=aware_now_utc.astim...