在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。它在 pandas 中的数据类型是 datetime64[ns] 或 datetime64[ns, tz]。 时间增量：时间增量表示时间差异，它们可以是不同的单位。示例："天、小时、减号"等。换句话说，它们是日期时间的子类。 时间跨度：时间跨度被称为固定周期内的相关频率。时间跨度的数据类型是 period[freq]。 日期偏移：日期偏移有助于从当前日期计算选定日期，日期偏移量在 pandas 中没有特定的数据类
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。 如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。 sklern库中也提供时间序列功能，但 pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
在 Python 文档里，time是归类在Generic Operating System Services中，换句话说， 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知，time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。
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。
当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Friday, March 24, 2023”可以写成“24/3/23”，或者写成“03-24-2023”。
我们都知道，在 Python 中有各种数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。同时在开发脚本或各种算法当中，我们应该经常会使用日期和时间。在日常生活中，我们可以用多种不同的格式来表示日期和时间，例如，7 月 4 日、2022 年 3 月 8 日、22:00 或 2022 年 12 月 31 日 23:59:59。它们使用整数和字符串的组合，或者也可以使用浮点数来表示一天、一分钟等等，各种各样的时间表示方式，确实让人眼花缭乱。
这是一个在过去几年里反复出现在我脑海中的问题。很长一段时间以来，情景喜剧一直是我的首选。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）。时间序列也可以是不定期的，没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景，主要有以下几种： 时间戳（timestamp），特定的时刻。 固定时期（period），如2007年1月或201
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NaT（即缺失值）。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
datetime 模块提供了更高级别的日期和时间处理功能，允许我们进行日期和时间的算术运算、格式化等。
大多数情况下，pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns]，注意，Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
在Python进行数据分析时，按照日期进行分组汇总也是被需要的，比如会找到销量的周期性规律。
曾几何时，我们中的一个人（Lacey）盯了一个多小时的 Python 文档中描述日期和时间格式化字符串的表格。当我试图编写从 API 中将日期时间字符串转换为 Python datetime 对象时，我很难理解其中的特定部分，因此我决定请求帮助。
在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
我们经常会在网上看到很多的 Python 时间库，比如内置的 time 库，比较有名的 arrow、dateutil、maya 等。但是到底哪个更适合我们的实际使用呢？这就得我们去挨个了解了，今天我们就一起用简单的题目来验证他们的实用性。
注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
时间格式是数据类型中基础也不容忽视的一类。不像整数那样大道至简也不像字符串那样包罗万象，却独有魅力，时间数据本身除了加减、比较运算外，也有下周、去年、时区等更专项的时间切换。在各类编程语言里都提供时间对象的支持，在MySQL里也有DATETIME类型。商业里的DAU、GMV、LTV也少不了时间限定和时间属性，因此数据分析时少不了对时间数据类型的处理与转换。
pandas 可以说是 python 中数据处理的中流砥柱，不会点 pandas ，你都不敢说自己了解 python。pandas 是数据处理神器，时间数据处理自然也是不在话下，今天咱们就来聊一聊 pandas 处理时间数据的应用。
日期处理在数据科学、软件开发和各种应用程序中都是一个关键的方面。Python提供了丰富而灵活的日期和时间处理工具，使得处理时间序列和日期信息变得更加轻松。本文将深入探讨Python中的日期处理，从基础知识到高级技巧，带你领略如何优雅地应对各种日期和时间场景。
datenum 函数用于将日期和时间转换成日期序列值，即将每个时间点表示为从 0000年 1月 0日起的天数。
数据通常被建模为一组实体，相关值的逻辑结构由名称（属性/变量）引用，并具有按行组织的多个样本或实例。 实体往往代表现实世界中的事物，例如一个人，或者在物联网中，是一个传感器。 然后，使用单个数据帧对每个特定实体及其度量进行建模。
Format方法将多个对象格式化成一个字符串Format方法解析格式字符串的原理:
https://www.biaodianfu.com/python-datetime.html
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
Python的time和datetime模块提供了时间日期工具, python中的时间有4种表示方式:
.net core项目，部署到Linux（CentOS）上的时候，发现DateTime.Now获取的时间与Windows不一致，获取到系统时间比系统的时间实际少了8个小时，发现这一个问题，大家第一时间想到的是时区差异。网上搜了一下，发现还有不少的小伙伴遇到了同样的问题，有给出了对应的解决方式，具体如下：
我们在处理时间相关的数据时有很多库可以用，最常用的还是内置的datetime、time这两个。做数据分析时基本都会导入pandas库，而pandas提供了Timestamp和Timedelta两个也很强大的类，并且在其官方文档[1]上直接写着对标datetime.datetime，所以就打算深入一下pandas内置的Timestamp的用法，在不导入datetime等库的时候实现对时间相关数据的处理。
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】[1]简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析，有很多人问如何才能获取数据，以及没学过Python，如何获取？
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
datetime是Python处理日期和时间的标准库。 获取当前日期和时间 我们先看如何获取当前日期和时间： >>> from datetime import datetime >>> now = datetime.now() # 获取当前datetime >>> print(now) 2015-05-18 16:28:07.198690 >>> print(type(now)) <class 'datetime.datetime'> 注意到datetime是模块，datetime模块还包含一个dateti
星期几相对移位可以使用Python的工作日数字（星期一= 0，星期二= 1 ...星期日= 6）或使用dateutil.relativedelta的日期实例（MO，TU ... SU）。使用工作日数字时，返回的日期将始终大于或等于开始日期。
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