python处理时间

本文介绍了一种利用Pandas库高效处理复杂时间数据的方法,包括读取CSV文件中的时间戳,转换时间格式,以及如何抽取日期中的天、小时和分钟等元素,为数据分析和时间序列操作提供便利。

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前言

处理时间真是苦不堪言,自己来做还是比较复杂的,利用代码来切割"2019-06-08 12:12:12"等等这样的数据集,比如,按照10分钟来切割,10分钟一个间隔,对数据集中的这些数据处理,很令人费劲,最简单就把时间格式切割,我觉得不合适。

解决方法

通过pd.to_datetime来处理时间,这样获取时分秒就太简单了,完全很方便

data29=pd.read_csv(r"testA_submit_2019-01-29.csv")
data29.startTime=pd.to_datetime(data29.startTime, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data29['time_day']=data29['startTime'].apply(lambda x: x.day)
data29['time_hour']=data29['startTime'].apply(lambda x: x.hour)
data29['time_minute']=data29['startTime'].apply(lambda x: x.minu
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