这里说的字符串不是一般意义上的字符串，是指在读取日期类型的数据时，如果还没有及时解析字符串，它就还不是日期类型，那么此时的字符串该怎么与时间戳之间进行转换呢？
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。
时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析（以下简称时序分析）。首先我们会创建一个静态预测模型，检测模型的效度，然后分享一些用于时序分析的重要工具。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
爬数据的时候，有没有遇见过爬下来的数据日期显示为一大串数字？像上图中的beginbidtime变量，这是时间戳。时间戳是啥？是指格林威治时间自 1970 年 1 月 1 日（00:00:00 GMT）(一般把这个时点称为 unix 纪元或 POSIX 时间)至当前时间的总秒数。时间戳的好处是能够唯一地表示某一刻的时间，但这显然不利于肉眼观察和分析数据，所以下面我们将时间戳转化为常见的时间格式。
pandas.to_datetime（arg，errors ='raise'，utc = None，format = None，unit = None ）将字符串转换为日期函数
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。
先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象
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。
与时间相关，自然第一感觉便是转化为datetime格式，这里需要注意：需要首先将两列转化为 str 类型。
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
Datetime类是Python内建的一个关于时间的类，包含有两种数据类型，datetime类型和timestamp类型，前者是本地时间类，与自己所在时区有关；在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
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
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
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。
__author__ = '授客' import time from datetime import date from datetime import timedelta from datetime import datetime #####date##### # 获取当前本地日期（date对象） # 方法1 today = date.fromtimestamp(time.time()) print('方法1：当前本地日期(date对象)\n类型：', type(today), 'value：', today) # 方法2 today = date.today() print('方法2：当前本地日期(date对象)\n类型：', type(today), 'value：', today) # 获取本地当前日期（字符串，即转date对象为对应字符串） today_str = today.strftime('%Y-%m-%d') print('当前本地日期(字符串)\n类型：', type(today_str), 'value：', today_str) today_str = today.ctime() print('当前本地日期(字符串)\n类型：', 'value：',today_str) # 转换本地当前日期为时间戳(秒) second_for_today = int(time.mktime(today.timetuple())) print('当前本地日期对应的时间戳(秒)：', second_for_today) # 转换本地当前日期为时间戳(毫秒) millisecond_for_today = int(time.mktime(today.timetuple())*1000) print('当前本地日期对应的时间戳(毫秒)：', millisecond_for_today) # 获取本地昨日日期 yesterday = today - timedelta(days=1) print('昨日本地日期(date对象)\n类型：', type(yesterday), 'value：', yesterday) # 获取本地当前日期对应的星期 weekday = today.weekday() print('当前本地日期对应的星期：', weekday) #0~6 ->周一到周日 # 时间戳(秒)转换为date对象 mydate = date.fromtimestamp(1512144000) print('时间戳(秒)转换为date对象：', type(mydate), mydate) print('\n\n') #####datetime##### # 获取本地当前日期时间(datetime对象) # 方法1： date_time = datetime.today() print('方法1：当前本地日期时间(datetime对象)\n类型：', type(date_time), 'value：', date_time) # 方法2： date_time = datetime.now() print('方法2：当前本地日期时间(datetime对象)\n类型：', type(date_time), 'value：', date_time) # 获取本地当前日期时间（字符串，即转datetime对象为对应字符串） date_time_str = date_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') print('当前本地日期时间(字符串)类型：', 'value：', date_time_str) # 获取本地昨日当前时间（datetime对象） yesterday_date_time = date_time - timedelta(days=1) print('方法2：昨日本地当前时间(datetime对象)\n类型：', type(yesterday_date_time), 'value：', yesterday_date_time) # 转换本地当前日期时间为时间戳(秒) millisecond_for_date_time = int(time.mktime(date_time.timetuple())) print('当前本地日期时间对应的时间戳(秒)：', millisecond_for_date_time) # 获取本地日期对应的星期 weekday = date_time.weekday() print('当前本地日期时间对应的星期：', weekday) #0~
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