Python 和 Pandas 的 DateTime 特性：你需要知道什么？

在本文中，我们将介绍pandas 的 DateTime功能，并在使用 Python 处理时间序列数据集时提供对它们需求的见解。

Python 是全球使用量排名前五的编程语言之一。 全球约44% 的开发人员经常将其用于与数据科学相关的任务。 这需要归功于种类繁多的python库。 Pandas 就是这样一种数据分析库。

它纯粹是用 C 或 python 编写的，为高度优化的后端源代码让路。 此外，python 语法清晰，学习曲线低，非常适合初学者。 有了这门语言的知识，就可以实现从微型项目到宏观企业的任何事情。

对 Pandas 库有足够知识和经验的 Python 开发人员也需要一些数据科学工作，包括数据分析师、业务分析师和机器学习工程师。 这些职业轨迹要求候选人熟悉统计、大数据分析、预测分析（使用 python）、可视化等。

因此，对分析感兴趣的工科学生可以攻读强调这些技能的专业学位。 您可以追求短期认证，例如IIIT-Bangalore的数据科学 PG 文凭，或者考虑加入全球认可的课程，例如M.Sc。 英国利物浦约翰摩尔斯大学 (LJMU)数据科学博士。

现在我们已经为您简要介绍了 python 和 pandas 在现代科技领域的相关性，让我们开始我们关于pandas DateTime的分步教程。

解释日期时间变量

在学习 python 的中间阶段，你可能会遇到 DateTime，比如当你在做一个项目时。 假设您必须实施一个电子商务项目，该项目需要您制定供应链管道战略。 这将包括确定运输订单的时间、交货天数等。

如果您不熟悉 Python 中的日期和时间组件，那么对于新手来说，这个问题的数据科学方面可能很难破解。 另一方面，如果您知道如何处理这些特征，您几乎可以从任何数据集中收集深刻的见解。

对于初学者来说，python 中的日期类处理公历中的日期。 此类接受“年、月和日”作为整数参数。 然而，时间类包含最大为微秒的整数参数。

这是 python 的 DateTime 变量以及 Pandas 函数的概述，可以帮助您入门！

在 Python 中使用 DateTime

考虑下面给出的示例语句，以了解如何在 python 中创建 DateTime 类的日期对象。

从日期时间导入日期

d1 = 日期 (2021,2,23)

打印（d1）

打印（类型（d1））

结果

2021-04-23

<class 'datetime.date'>

现在，让我们从上面创建的日期对象中提取一些其他特征，例如日、月和年。 我们将使用当前本地日期对象来执行此操作，这涉及到使用 today() 函数。

# 当前日期

d1 = date.today()

打印（d1）

＃ 日

打印（'天：'，d1.day）

＃ 月

print('月份：', d1.month)

＃ 年

print('年份：',d1.year)

返回的日期时间对象

2021-02-23

天 : 23

月 : 2

年份 : 2021

DateTime 模块的另一类接受整数值并返回一个对象是时间。 让我们看看它是如何在 python 中完成的。

从日期时间导入时间

t1 = (12,20,12,40)

打印（t1）

打印（类型（t1））

结果

12:20:12.000040

<class 'datetime.time'>

如您所见，上述时间对象精确到微秒。 因此，您现在可以从对象中提取时间属性，例如小时、分钟、秒和微秒。

＃小时

print('小时:'t1.hour)

＃分钟

print('Minute:'t1.minute)DateTime

你可以重复同样的事情几秒和几微秒。

以下是您会发现有用的其他一些方法：

• replace()：更新旧日期。
• weekday()：返回一周中任何一天的整数值； 星期一是 0，星期日是 6。
• isoweekday()：适用于 1 到 7 之间的工作日整数值。
• isocalendar()：从给定的数据集中切出“年”的日期值。
• isleap()：检查是否是闰年。
• fromisoformat()：将 ISO 格式的字符串形式转换为 DateTime 对象。
• isoformat()：从 DateTime 对象生成 ISO 格式日期。
• format()：定义您的独特格式。

现在您已经了解了如何在 python 中创建 DateTime 对象，让我们看看 Pandas 库是如何支持它们的。

熊猫 to_datetime示例

使用 pandas，您可以执行各种数据分析任务，尤其是使用 python DateTime 对象。 一些突出的方法包括 to_datetime()。 以下是您的处理方式：

• 通过 pandas 的 to_datetime 方法，您可以将字符串格式的日期和时间转换为 DateTime 对象

# to_datetime

date = pd.to_datetime('2020 年 4 月 24 日')

打印（日期）

打印（类型（日期））

结果

2021-02-23 00:00:00

<class pandas._libs.tslib.timestamp.Timestamp'>

你能注意到这里有什么奇怪的吗？ pandas to_datetime返回的对象不一样。 它是 Timestamp 而不是 DateTime 对象。 这就是 Pandas 库返回对象的方式； 时间戳相当于 python 的 DateTime 功能。

日期时间的需要

有几个真实场景会在一段时间内收集信息，允许您提取日期和时间属性以了解特定问题。 例如，您想分析您的阅读习惯。 你可以挖掘你的模式来解构你喜欢在周末还是工作日、晚上还是早上等等阅读。 然后，你可以把一个月内想读的所有有趣的书籍和文章都积累起来，整理好你的日程安排。

有了这个，我们为您提供了关于在 python 和pandas DateTime中处理日期时间操作的“如何”摘要。 我们希望您练习我们在本文中学到的知识，并掌握使用时间序列数据集的艺术！

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结论

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