Pandas的时间操作

时间操作

（本文默认导入Pandas模块并命名为pd）

1.创建时间戳和时间增量

# 创建时间戳和时间增量
print('从字符串创建时间戳：',pd.Timestamp('2023-10-06'))

print('从整数创建时间戳：',pd.Timestamp(1664553000,unit='s'))

from datetime import datetime
dt = datetime(2023, 10, 6)
print('从datetime对象创建时间戳：',pd.Timestamp(dt))

# 创建时间增量（支持字符串、数字和时间差）
print('to_timedelta创建时间增量：',pd.Timestamp('2023-10-06') + pd.to_timedelta('24:00:00'))

在 pd.Timestamp() 函数中，unit 参数指定输入的时间戳是基于哪个时间单位计算的。

以下是几个常用的时间单位：
‘ns’：纳秒（默认）
‘us’：微秒
‘ms’：毫秒
‘s’：秒
‘m’：分钟
‘h’：小时
‘D’：天
‘W’：周
‘M’：月
‘Q’：季度
‘Y’：年

时间戳（Timestamp）对象的属性：

year：表示时间戳的年份。
month：表示时间戳的月份。
day：表示时间戳的日。
hour：表示时间戳的小时。
minute：表示时间戳的分钟。
second：表示时间戳的秒。
microsecond：表示时间戳的微秒。
nanosecond：表示时间戳的纳秒。
weekday()：返回时间戳对应的星期几，0表示星期一，6表示星期日。
is_leap_year：判断时间戳所在的年份是否是闰年。

(注：用dir()函数列出给定对象的所有属性和方法，某些属性和方法名称以双下划线（__）开头和结尾，这些是 Python 中的特殊属性和方法，往往是由 Python 解释器自动调用的。(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ）

2.时间差

# 时间差
print('Timestamp相减后的结果：',pd.Timestamp('2023-10-06') - pd.Timestamp('2000-01-21'))

print('to_period转换频率，将时间戳转换为月度频率的时间段对象：',pd.Timestamp('2023-10-06 14:47:24').to_period('M'))

print('将时间差转换为分钟频率的时间段对象：',(pd.Timestamp('2023-10-06') - pd.Timestamp('2000-01-21')) / pd.Timedelta('1 hour'))

时间频率的转化还涉及更多因素（比如闰年），to_period只适用于时间戳数据，也就是说两个时间戳相减后的数据是不能用to_period转换的，只能用‘/ pd.Timedelta(‘1 hour’)’转换时间频率。

时间差（Timedelta）对象的属性：

days：表示时间差的天数。
seconds：表示时间差除天数以外的秒数。
microseconds：表示时间差除天数和秒数以外的微秒数。
nanoseconds：表示时间差除天数、秒数和微秒数以外的纳秒数。
total_seconds()：返回时间差总共的秒数，包括天数、秒数、微秒数和纳秒数等。

3.时间索引

#  时间索引
print('创建的DatetimeIndex为:\n',pd.DatetimeIndex(['2023-01-01','2023-02-01','2023-02-14','2023-03-01','2023-04-01','2023-05-01','2023-06-01']))

dt = pd.date_range(start='2023-01-01 00:00:00',end='2023-07-01 00:00:01',freq='M')
index = pd.DatetimeIndex(dt)
print('创建的时间序列为：\n',pd.Series(dt,index=index))

print('访问23年1月到4月的数据:\n',pd.Series(dt,index=index)['2023-01':'2023-04'])

pandas 中的 pd.date_range() 函数用于生成时间序列。

下面是各个参数的解释：
start: 起始时间，默认值为 None，如果不指定，则需要同时指定 end 和 periods 参数。
end: 结束时间，默认值为 None，如果不指定，则需要同时指定 start 和 periods 参数。
periods: 时间序列的长度，默认值为 None，如果不指定，则需要同时指定 start 和 end 参数。
freq: 频率，默认值为 “D”，表示按日计算时间，也可以根据业务需求设置为其他频率，比如 “M” 表示按月计算时间。
tz: 时区，默认值为 None，表示无时区。
normalize: 在默认情况下，时间范围将被规范化（normalize），将时间调整为午夜，将日期部分保持不变。当您设置为 True 时，将在返回结果中规范化所有的 datetime 对象（即将小时、分钟和秒全部设为0）。