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Pandas DateTime 超强总结

Timestamp 对象派生自 NumPy 的 datetime64 数据类型,使其比 Python 的 DateTime 对象更准确而且更快。...要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象,我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法,如下: df['datetime'] =...pd.to_datetime(df['datetime']) 当我们通过导入 CSV 文件创建 DataFrame 时,日期/时间值被视为字符串对象,而不是 DateTime 对象。...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...为此,我们可以简单地在 datetime 列上应用 max() 和 min() 方法,如下所示: display(df.datetime.min()) display(df.datetime.max()

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mysql数据库时间类型datetime、bigint、timestamp的查询效率比较

作者 | 哒波甜 来源 | https://juejin.cn/post/6844903701094596615 数据库中可以用datetime、bigint、timestamp来表示时间,那么选择什么类型来存储时间比较合适呢...前期数据准备 通过程序往数据库插入50w数据 数据表: CREATE TABLE `users` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `time_date...` datetime NOT NULL, `time_timestamp` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP...useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id",keyColumn = "id") int saveUsers(Users users); } 测试类往数据库插入数据...> timestamp sql分组速率测试 使用bigint 进行分组会每条数据进行一个分组,如果将bigint做一个转化在去分组就没有比较的意义了,转化也是需要时间的 通过datetime类型分组:

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