简述python中pandas日期数据类型及数据可视化格式

Pandas日期时间类型

• 导包

  from datetime import datetime # 原生python包内容

• 获取当前时间

  t1 =datetime.now()

  输出：t1

• 手动设置日期

  自定义变量名 =datetime(年,月,日)

​ 例如：t1 = datetime(2024,5,1)

• 计算日期差

  简单讲：就是两个日期相减法，t2-t1

• Pandas中将字符串日期转换为datetime类型

  方法1：to_datetime()实现

  方法2：自定义变量名.Timestamp(2024,5,1) # 时间戳

  方法3：自定义变量名.datetime(2024,5,1) #日期时间对象

  方法4：在读取文件时，加入 parse_dates=[需要转换的列名]，就可以设置为日期列

• pd.to_datetime 一列数据

• pd.read_csv(parse_dates) =[列名/序号]加载时候直接进行转换

• 可通过Pandas提供的API生成日期时间序列

  pd.date_range('起始时间','结束时间',freq=生成时间序列方式)

• 在特征处理/数据处理 看见日期时间类型数据若需要当前就想了解这一列数据，可以做出很多列特征来展示

  • df['Date'].dt.year 年

  • df['Date'].dt.month 月

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