1 計算日期的年月日時分秒,星期,周次…
２計算一年中的第幾天, 第幾個10分鐘, 日期轉數值
３判斷日期是否閏年，年初年末，月初月末…
４字符串時段，季節
５for循環快捷計算
６時間間隔天數計算
補充：Python日期獲取今天及昨天的年月日等信息
總結
這次介紹日期數據處理。
用python中的方法對日期數據進行處理, 我們可以獲取很多有用的信息, 比如年月日,星期,周次,季度等, 這裡分享工作和數據競賽30余種常用的轉換方法。
1 計算日期的年月日時分秒,星期,周次…用pandas的read_excel()方法讀取excel表數據，將表格中"日期"列轉日期格式
import pandas as pdimport numpy as npimport datetimedf = pd.read_excel('./日期問題.xlsx')# 將日期列轉成日期格式df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) 
dt模塊可輕松獲取日期基本屬性
# 轉年月日格式(字符串文本)df['年月日'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))df['年']=df['日期'].dt.year df['季度']=df['日期'].dt.quarterdf['月']=df['日期'].dt.monthdf['日']=df['日期'].dt.day df['星期幾']=df['日期'].dt.dayofweekdf['周次']=df['日期'].dt.weekdf['時']=df['日期'].dt.hourdf['分']=df['日期'].dt.minutedf['秒']=df['日期'].dt.second
通過對天, 時,分的四則運算將日期轉為序列數值數據
df['一年中的第幾天']=df['日期'].dt.dayofyeardf['一天中的第幾分鐘']=df['日期'].apply(lambda x: x.minute + x.hour*60) df['一天中的第幾個10分鐘'] = df['時'] * 6 + df['分'] // 10df['數值'] = df["日期"].values.astype(np.int64) // 10 ** 9# 轉年月(數值)df['年月'] = df['日期'].dt.year * 100 + df['日期'].dt.month 
apply() 和lambda()方法使用. python中2個強大的高階函數.
df['是否閏年'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_leap_year) # 是否閏年df['是否月初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_start) # 是否月初df['是否月末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_end) # 月末df['是否季節初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_start) # 季度初df['是否季節末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_end) # 季度末df['是否年初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_start) # 年初df['是否年尾'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_end) # 年內末df['是否周末'] = df['日期'].apply(lambda x: True if x.dayofweek in [5, 6] else False) # 是否周末df.loc[((df['時'] >= 8) & (df['時'] < 22)), '是否營業時間'] = True
構造字典, 用map方法進行替換.
period_dict ={ 23: '深夜', 0: '深夜', 1: '深夜', 2: '凌晨', 3: '凌晨', 4: '凌晨', 5: '早晨', 6: '早晨', 7: '早晨', 8: '上午', 9: '上午', 10: '上午', 11: '上午', 12: '中午', 13: '中午', 14: '下午', 15: '下午', 16: '下午', 17: '下午', 18: '傍晚', 19: '晚上', 20: '晚上', 21: '晚上', 22: '晚上',}df['時間段']=df['時'].map(period_dict)# 一年中的哪個季度season_dict = { 1: '春季', 2: '春季', 3: '春季', 4: '夏季', 5: '夏季', 6: '夏季', 7: '秋季', 8: '秋季', 9: '秋季', 10: '冬季', 11: '冬季', 12: '冬季',}df['季節']=df['月'].map(season_dict)
python中的getattr()方法
time_features = ['year', 'month', 'quarter', 'week', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear']dtype = np.int16for time_feature in time_features: df[time_feature] = getattr(df['日期'].dt, time_feature).astype(dtype)
日期與一指定日期或者今天日期相比, 計算間隔天數
# 設置初始的時間base_time = datetime.datetime.strptime('2021-06-01', '%Y-%m-%d')# 計算時間差df['時間差'] = df['日期'].apply(lambda x: x-base_time).dt.days # 距離今天天數 df['間隔天數'] = list(map(lambda x: x.days, pd.to_datetime('today') - df['日期']))
import timefrom datetime import datetime, date, timedelta# 當前日期now_date = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())print("now_date: {}".format(now_date))# 當前時間的年月日year = datetime.now().yearmonth = datetime.now().monthday = datetime.now().dayprint(f"year: {year}, month: {month}, day: {day}")# 昨天month_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).monthday_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).dayprint(f"month_yesterday: {month_yesterday}, day_yesterday: {day_yesterday}")輸出結果：
總結now_date: 2022-06-01 11:22:11
year: 2022, month: 6, day: 1
month_yesterday: 5, day_yesterday: 31
到此這篇關於用python從日期中獲取年、月、日和星期等30種信息的文章就介紹到這了,更多相關python從日期獲取年月日星期內容請搜索軟件開發網以前的文章或繼續浏覽下面的相關文章希望大家以後多多支持軟件開發網！
