13、Python数据处理：从时间序列到字符串操作的全面指南

Python数据处理：从时间序列到字符串操作的全面指南

时间序列数据处理

在数据科学领域，时间序列数据处理是一项重要的技能。Python的Pandas库为我们提供了强大的工具来处理日期、时间和时间索引数据。下面我们将详细介绍相关的操作和方法。

1. Python中的日期和时间表示

Python有多种表示日期和时间的方式，其中内置的 datetime 模块和第三方的 dateutil 模块是常用的工具。

from datetime import datetime
from dateutil import parser

# 手动创建日期
date1 = datetime(year=2015, month=7, day=4)
print(date1)

# 解析字符串日期
date2 = parser.parse("4th of July, 2015")
print(date2)

# 打印星期几
print(date2.strftime('%A'))

这里，我们展示了如何手动创建日期，以及如何从字符串中解析日期。同时，使用 strftime 方法可以按照指定的格式输出日期信息。

2. NumPy的 datetime64 类型

Python的 datetime 格式在处理大量日期和时间数组时效率较低，因此NumPy引入了 datetime64