在数据处理过程中，难免会遇到日期格式，特别是从外部读取数据到jupyter或其他python编译器中，用于数据处理分析时。...若读取excel文档时还能保留原本日期时间格式，但有时却差强人意，读取后为字符串格式，尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串转日期格式。 ?...本文将介绍比较常用的字符串与日期格式互转的方法，是属于时间序列中部分内容。 ---- datetime.datetime datetime以毫秒形式存储日期和时间。...类型 说明 date 以公历形式存储日期（年、月、日） time 将时间存储为时、分、秒、毫秒 datetime 存储日期和时间日、秒、毫秒 timedelta 表示两个datetime 值之间的差...---- datetime 转换为字符串 datetime.strftime() 利用str或strftime方法（传入一个格式化字符串），datetime对象和pandas的Timestamp对象可以被格式化为字符串
前言 在工作中，如果使用了ClickHouse作为数据的存储的话，那么难免会遇到关于时间的转换问题 比如：字符串转时间，日期等特定格式。 时区相关 timeZone 返回服务器的时区。...表字段或结果集的列的内部值（秒数）不会更改，列的类型会更改，并且其字符串表示形式也会相应更改。 语法 toTimezone(value, timezone) 参数 value — 时间或日期和时间。...toYYYYMM 将Date或DateTime转换为包含年份和月份编号的UInt32类型的数字（YYYY * 100 + MM）。...toYYYYMMDD 将Date或DateTime转换为包含年份和月份编号的UInt32类型的数字（YYYY * 10000 + MM * 100 + DD）。...toYYYYMMDDhhmmss 将Date或DateTime转换为包含年份和月份编号的UInt64类型的数字（YYYY * 10000000000 + MM * 100000000 + DD * 1000000
最友好的表达将用到 strftime 和 strptime 这两个方法，处理 time.struct_time 与string字符串 两个类型的互换。...前面两个部分举例，处理的均是单个值，而在处理 pandas 的 dataframe 数据类型时，事情会复杂一点，但不会复杂太多。...比如，时间戳得转换为人能看懂的文本，比如仅显示日期，无需把后面时分秒之类的冗余数据也显示出来等等。...转换方法是一致的： # 字符串类型转换为 datetime64[ns] 类型 df['a_col'] = pd.to_datetime(df['a_col']) # datetime.date 类型转换为...关于时间日期处理的pandas 官方文档篇幅也挺长的，没中文版，大家想要系统了解，直接点开查阅吧~ 关于索引与列的互换 不管何种原因导致，通常使用 pandas 时会经常对索引与列进行互换。
datetime64 dtype将日期编码为 64 位整数，因此可以非常紧凑地表示日期数组。...最后，我们将注意到，虽然datetime64数据类型解决了 Python 内置datetime类型的一些缺陷，但它缺少datetime提供的许多便利方法和函数。特别是dateutil。...更多信息可以在 NumPy 的datetime64文档中找到。 Pandas 中的日期和时间：两全其美 例如，我们可以使用 Pandas 工具重复上面的演示。...中有这些数据，我们可以使用前面章节中讨论过的任何Series索引模式，传递可以强制转换为日期的值： data['2014-07-04':'2015-07-04'] ''' 2014-07-04...将单个日期传递给pd.to_datetime()会产生Timestamp；默认情况下传递一系列日期会产生一个DatetimeIndex： dates = pd.to_datetime([datetime
例如，商业偏移将周末（星期六和星期日）落在的日期向前推到星期一，因为商业偏移是在工作日上操作的。...参数必须是具有hour:minute表示或datetime.time实例的str。将秒、微秒和纳秒指定为营业时间会导致ValueError。...BusinessHour.rollforward和rollback将导致下一个营业时间开始或前一天的结束。...参数必须是具有 hour:minute 表示或 datetime.time 实例的 str。将秒、微秒和纳秒指定为营业时间会导致 ValueError。...BusinessHour.rollforward 和 rollback 将导致下一个营业时间开始或前一天的结束。
我们在MySQL和Hive中都把时间存储成字符串，这在工作中比较常见，使用起来也比较灵活和习惯，因此没有使用专门的日期类型。 开始学习 我们把日期相关的操作分为日期获取，日期转换，日期计算三类。...两者的代码是一样的，只需要注意截取的位置和长度即可，效果如下： ? ?...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...在pandas中，我们看一下如何将str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...8位 对于初始是ts列这样年月日时分秒的形式，我们通常需要先转换为10位年月日的格式，再把中间的横杠替换掉，就可以得到8位的日期了。
具有锚定频率的期间转换对于处理经济学、商业和其他领域常见的各种季度数据特别有用。许多组织将季度定义为其财政年度开始和结束的月份。...例如，将 naive 时间戳本地化和转换为时区感知。...未来版本将更好地支持具有任意开始和结束点的不规则间隔。 转换为时间戳 要将Series或类似列表的日期对象（例如字符串、时间戳或混合对象）转换为日期时间对象，您可以使用to_datetime函数。...警告 将 float 型 epoch 时间转换可能导致不准确和意外的结果。Python floats在十进制中有约 15 位数字精度。...警告 浮点时代转换可能导致不准确和意外的结果。 Python 浮点数 在十进制中具有约 15 位数字精度。在从浮点数转换为高精度Timestamp时进行四舍五入是不可避免的。
类型时，默认情况下，NumPy 会根据字符串自动选择对应的单位。...事实上，如果两个 datetime64 对象具有不同的单位，它们可能仍然代表相同的时刻。并且从较大的单位（如月份）转换为较小的单位（如天数）是安全的。...timedelta64 也是带单位的，并且和相减运算中的两个 Datetime64 中的较小的单位保持一致。...5、numpy.datetime_as_string 将日期时间数组转换为字符串数组。...默认情况下，unit=None，如果数组中的 datetime64 元素单位不一致，则会统一转化为其中最小的单位形式输出，如果 unit='auto' 则会保持原样输出。
库，Pandas在数据科学中十分常用，Pandas的位置如下： Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。...Pandas 基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架。...，因此将不进行讲解，而只涉及时间戳序列、时间差序列和日期偏置的相关内容。...', freq=None) 输出为： 传入列表和series的返回值： 注意上面由于传入的是列表，而非pandas内部的Series，因此返回的是DatetimeIndex，如果想要转为datetime64...BA-月：BAS-DEC每年指定月份的第一个工作日 pd.date_range()-日期范围：复合频率 freq = ‘7D’ # 7天 freq = ‘2h30min’ # 2小时30分钟
例如，我们可以将之前那个时间序列转换为一 个具有固定频率（每日）的时间序列，只需调用resample即可 ---- pandas.date_range() 生成日期范围 pandas.date_range...如果只传入起始或结束日期，那就还得传入一个表示一段时间的数字,起始和结束日期定义了日期索引的严格边界 >>> pd.date_range(start='2012-04-01', periods=20)...BusinessYearnBegin 每年指定月份的第一个工作日 有时，虽然起始和结束日期带有时间信息，但你希望产生一组被规范化 （normalize）到午夜的时间戳。...[ns]', freq='D') ---- 频率和日期偏移量 pandas中的频率是由一个基础频率（base frequency）和一个乘数组成的。...rollforward和rollback方法，可明确地将日期向前或向后“滚动”： >>> now datetime.datetime(2020, 2, 20, 0, 0) >>> me_offset
警告 一些窗口聚合方法，mean，sum，var和std方法可能由于底层窗口算法累积和而受到数值不精确性的影响。当值的数量级不同时（1/np.finfo(np.double).eps），会导致截断。...警告 一些窗口聚合，mean，sum，var和std方法可能由于底层窗口算法累积和而遭受数值不精确性。当值的数量级不同时(1/np.finfo(np.double).eps)，会导致截断。...Timestamp和Period的列表会自动强制转换为DatetimeIndex和PeriodIndex。...未来版本将更好地支持具有任意起始点和结束点的不规则间隔。 ## 转换为时间戳 要将Series或类似列表的日期样式对象（例如字符串、时代或混合物）转换为to_datetime函数。...和rollback应用于非营业时间会导致下一个营业时间开始或前一天的结束。
住院期间将长期服用药物，医院系统在检测到医嘱优先级别为长期医嘱时，会根据医嘱单上医嘱开始日期及时间，每天按时自动创建当日医嘱单，在没有停止或更改的情况下，其医嘱内容与上一天医嘱内容一致。...01:00:00').time() datetime.time(1, 0) # 将原来的时间更换为新的时间 >>> item_df2['医嘱开始时间'] = parse('01:00:00').time...,将起始时间转换为 DatetimeIndex(['2019-08-05', '2019-08-27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) frame =...={'index':'医嘱开始日期'}) return date_range_df 构建医嘱单内容表 其中构建医嘱单内容表与前面类似，其不同之处为保留医嘱开始日期，将第二个开始日期替换为停止日期...升采样及插值 时间戳重采样，resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样 >>> date_range_df = frame.resample('D').bfill() >>
在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...它表示自1970年1月1日星期四00:00:00协调世界时(UTC)以来经过的秒数。 Unix时间和时间戳通常可以互换使用。Unix时间是创建时间戳的标准版本。...一般情况下使用整数或浮点数据类型用于存储时间戳和Unix时间。 我们可以使用time模块的mktime方法将datetime对象转换为Unix时间整数。...periods = 4, freq = 'D') df_tshifted.head(10) df_shifted df_tshifted 时间间隔转换 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔...可以获取具有许多不同间隔或周期的日期 df["Period"] = df["Date"].dt.to_period('W') 频率 Asfreq方法用于将时间序列转换为指定的频率。
描述名称 TO_CHAR 和 TOCHAR 是可互换的，并且支持 Oracle 兼容性。带格式的 TO_CHAR 函数有五种用途：将日期整数转换为格式化的日期字符串。...日期在1840年之前转换为朱利安日期int时间的整数转换为格式化时间生态将日期和时间格式化的datetime将数字转换成一个格式化的数字字符串。...TO_CHAR 和 TO_DATETO_CHAR 将日期整数转换为格式化的日期字符串，或将时间整数转换为格式化的时间字符串。...可以使用 TO_CHAR 将 $HOROLOG 日期整数或两个逗号分隔整数的 $HOROLOG 字符串转换为格式化的日期字符串或格式化的日期和时间字符串。...格式字符串中只能指定字母“J”；包含任何其他字符会导致将“J”视为文字，并将日期翻译为标准日期。儒略日期的最大 tochar 表达式值为“9999-12-31”，对应儒略日计数 5373484。
Python 中的日期和时间 Python 本身就带有很多有关日期、时间、时间差和间隔的表示方法。...datetime64数据类型将日期时间编码成了一个 64 位的整数，因此 NumPy 存储日期时间的格式非常紧凑。...Series索引的方法应用到这个对象上，我们可以传入参数值，Pandas 会自动转换为日期时间进行操作： data['2014-07-04':'2015-07-04'] 2014-07-04 0...并且你可以通过在季度或者年的符号码后面添加三个字母的月份缩写来指定周期进行分隔的月份： Q-JAN、BQ-FEB、QS-MAR、BQS-APR等 A-JAN、BA-FEB、AS-MAR、BAS-APR...上例中，我们看到shift(900)将数据向前移动了 900 天，导致部分数据都超过了图表的右侧范围（左侧新出现的值被填充为 NA 值），而tshift(900)将时间向后移动了 900 天。
六、日期时间预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 把日期和时间拆成多个特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧...day hour minute 0 2001-01-07 2001 1 7 0 0 1 2001-01-14 2001 1 14 0 0 2 2001-01-21 2001 1 21 0 0 计算日期时间之间的差...(delta.days for delta in (df['Left'] - df['Arrived'])) ''' 0 0 1 2 dtype: int64 ''' 将字符串转换为日期...12:01 AM', '04-09-2009 09:09 PM']) 如果errors="coerce"那么任何问题都不会产生错误（默认行为），而是将导致错误的值设置为...代码 描述 示例 %Y 整年 2001 %m 零填充的月份 04 %d 零填充的日期 09 %I 零填充的小时（12 小时） 02 %p AM 或 PM AM %M 零填充的分钟 05 %S 零填充的秒钟
通过之前的文章，大家对pandas都有了基础的了解，在接下来的文章中就是对pandas的一些补充，pandas对日期处理函数。...一、pandas日期功能 1） 创建一个日期范围 通过指定周期和频率来使用date.range()函数，默认频率为/天 # pandas日期处理 import pandas as pd import...[ns]', freq='D') """ 2）更改日期频率 # 更改日期频率 # 按月，输出每月的1号的前一天 print(pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq...[ns]', freq='M') """ 3）商业日期 bdate_range()表示商业日期范围,与date_range()不同，它不包括周六和周天 # bdate_range() 商业日期范围，不包括周六和周天...，月，星期 # 当前的年月份，星期 date_today = datetime.date.today() print(date_today) print('this year:',date_today.year
也可以使用位置参数跟随的方式生成日期，这种方法简便些： date=datetime.date(2023,4,3) date datetime.date(2023, 4, 3) 然后，可以使用numpy.arange...).astype('datetime64[D]') date 上述程序的含义是生成的date1、date2的时间单位强制变换为月，这时时间单位就统一为月，可以生成逐月序列而非逐日序列，然后再强制变换为日单位...还有一种列表推导的方式生成时间序列，这是和鲸社区上ID名为啸不露齿写的，应该还是南信的校友，似乎更好理解一些。...最后还是需要使用pandas将时间列表转换为时间序列。 说到底，就是因为datetime自身没有携带简便的时间序列生成器，所以需要变来变去。但是为啥仍然要列出这一节？...举一个简单的例子，如何简单的将世界时变换为北京时，我们知道绝大数再分析资料都是以UTC存储的，但是BJC和UTC相差8个小时，这时便可以使用这个函数轻松换算。
在本文中，将演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。...1、To_period 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...比如针对于时间类型的列，month 方法只返回在许多情况下没有用处的月份的数值，我们无法区分 2020 年 12 月和 2021 年 12 月。...但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。
今日锦囊 特征锦囊：时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路 时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因...之前写过一篇关于日期特征操作的文章——《关于日期特征，你想知道操作都在这儿～》，可以先回顾下，里面有关于日期特征的基础操作手法。...而我们今天关注的是时间戳和时序值的特征衍生。 02 时间戳的衍生思路 虽然时间戳就只有1个字段，但里面其实包含的信息量还是很多的，一般来说我们可以从下面几个角度来拆解，衍生出一系列的变量。...# 原先属于字符串，转datetime df['datetime64'] = pd.to_datetime(df['统计日期']) df['year'] = df['datetime64'].dt.year.../np.timedelta64(1, 'h') # 换成 D 则为 天 04 时序值的衍生思路 本例中的时序值是销量字段，一般我们在对时序值进行操作前，需要对数据的时序进行排序和补全，然后才开始操作
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
