Pandas —— Timestamp、Period、Timedelta、datetime时间对象

最新推荐文章于 2025-05-11 23:29:15 发布
最新推荐文章于 2025-05-11 23:29:15 发布
阅读量4.1k 收藏 9
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Pandas 文章标签： python pandas 时间序列
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/starter_____/article/details/81432353
本文详细介绍了Pandas中用于处理时间序列的数据类型，包括Timestamp（时间戳）、Period（时间段）和Timedelta（时间间隔）。Timestamp支持时区转换，Period表示固定长度的时间段，而Timedelta则表示时间间隔。此外，还讨论了时间对象之间的转换、时间解析和格式定义方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、时间datetime

In [10]: pd.datetime(2018,4,1)
Out[10]: datetime.datetime(2018, 4, 1, 0, 0)

二、时间戳Timestamp

表示时间轴上的一个时刻。它提供了方便的时区转换功能。

调用Timestamp()创建任意时间点：

In [98]: pd.Timestamp('2018-08-1 08:02:35')
Out[98]: Timestamp('2018-08-01 08:02:35')

调用.tz_localize()转换为指定时区的当前时间

In [99]: pd.Tim
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
【Coze】【图文】人间清醒奶奶工作流
Mr数据杨
11-16 327
工作流集成了文案创作与插画生成功能，打造情感共鸣与治愈系内容。系统通过DeepSeek-V3模型生成150字以内的情感短文，经智能分段后，由DeepSeek-R1模型为每段文字生成阳光治愈的手绘插画提示词，最终批量输出风格统一的插图。工作流包含文案生成、文本分割、提示词扩展和图像生成四个自动化节点，特别适合社交媒体内容创作场景。配置要求输入简短文本，输出配套图文，实现了从文字到画面的全流程自动化处理，确保内容风格一致且富有感染力。
Pandas详解六之Timestamp、Period、Timedelta时间对象
热门推荐
yungeisme的博客
03-17 2万+
约定： import pandas as pd import numpy as np 一、时间点Timestamp Timestamp是从Python标准库的datetime类继承过来的，表示时间轴上的一个时刻。它提供了方便的时区转换功能。 调用Timestamp.now()获取当前时间，但注意的是，它是不包含时区信息的本地时间。 now=pd.Timestamp.now...
Pandas 中最常用的 7 个时间戳处理函数
deephub
04-25 3523
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。 Pandas 库中有四个与时间相关的概念 日期时间：日期时间表示特定日期和时间及其各自的时区。它在 pandas 中的数据类型是 datetime64
Pandas 时间处理利器：to_datetime() 与 Timestamp() 深度解析
最新发布
高校教师 | AI兴趣者 专注Python|大数据|LLM学习 分享浅显易懂知识体系
05-11 1102
详细介绍 to_datetime()和Timestamp()的区别
pandas datetime 和 timedelta的处理
mao15827639402的博客
06-09 1242
from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd data gaid client_time max_time diff 0 b 2020-05-20 19:54:32 2020-05-20 19:54:32 00:00:00 1 b 2020-05-20 19:54:32 2020-05-20 19:54:32 00:00:00 2 b 2020-.
Python-总结笔记-Pandas应用中时间操作Datetime
weixin_52329576的博客
04-12 955
文章目录Datetimedatetime类timedelta类Pandas中的时间序列数据处理 在处理数据（比如处理一天内股价变动情况）时经常会遇到很多时间序列数据，在使用Pandas导入时间序列数据时，若用字符串的方式处置时间极为不便，故此引入datetime处理时间数据。 在介绍Pandas处理时间数据之前，首先介绍以下常用的Datetime。 Datetime import datetime import time datetime类 不是很难，直接贴代码啦。 dt1 = datetime.date
Pandas的datetime数据类型
小森的博客
12-28 2232
Python内置了datetime对象，可以在datetime库中找到还可以手动创建datetime。
Pandas 2 使用指南：时间差 Timedelta
数智笔记
02-03 3378
对于除了支持的“s”、“ms”、“us”、“ns”之外的 timedelta64 分辨率，可以通过除以另一个 timedelta 对象来实现。可以通过将其转换为特定的 timedelta dtype 来将 Timedelta Series、TimedeltaIndex 和 Timedelta 转换为其他频率。时间差是指时间之间的差异，以不同的单位表示，例如天、小时、分钟、秒。它们可以是正数也可以是负数。如果传递的是没有单位的字符串，则默认单位为纳秒。上的频率转换类似，您可以将这些索引转换为另一个索引。
pandas处理时间序列（1）：pd.Timestamp()、pd.Timedelta()、pd.datetime( )、 pd.Period()、pd.to_timestamp()、datetime...
dili8870的博客
04-05 6212
　　Pandas库是处理时间序列的利器，pandas有着强大的日期数据处理功能，可以按日期筛选数据、按日期显示数据、按日期统计数据。 pandas的实际类型主要分为： timestamp（时间戳） period（时期） timedelta（时间间隔） 常用的日期处理函数有： pd.to_datetime() pd.to_period() pd.date...
pandas--基础操作(七): datetime、time时间戳操作
qq_33624802的博客
11-04 5771
python 数据分析之 时间戳操作 第一章 Python 数据分析之pandas的使用 第二章 Python 数据分析之 时间戳操作 第二章 python 数据分析之numpy的使用 第三章 python 数据可视化之matplotlib的使用 @[TOC](Python 数据分析之 时间戳操作) 一、 时间戳的基础操作 datetime 数据包 time 数据包 1.1 数据类型 时间序列的数据类型： Datetime Object / String / timestamp / t
Pandas日期时间类型
qq_55461119的博客
05-05 2167
Pandas关于日期时间的数据 有如下几种数据类型TimeDelta64 两列时间的差值 → TimeDeltaIndexDatetime64 一列时间数据 →DatetimeIndexTimeStamp 时间戳 就是一个时间点如果数据中包含了日期时间的数据, 并且后续计算/数据的处理需要用到日期时间类型数据的特性需要把他转换成日期时间类型pd.to_datetime(一列数据)pd.read_csv(parse_dates= [列名/序号]) 加载的时候直接进行转换。
Pandas的时间序列datetime，timestamp，date_range---详解（28）
qq_36622490的博客
09-15 3324
时间序列介绍 时间序列数据在金融、经济、神经科学、物理学里都是一种重要的结构化的数据表现形式，以时间为基本组织领域内的观测值并进行相应的分析，即时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为 index 元素的 Series 类型。 Python和Pandas里提供大量的内建工具、模块可以用来创建时间序列类型的
pandas基础（4.Datetime, Period, 重采样）
切克闹的博客
12-10 1098
时间日期 时间戳 tiimestamp：固定的时刻 -> pd.Timestamp 固定时期 period：比如 2016年3月份，再如2015年销售额 -> pd.Period 时间间隔 interval：由起始时间和结束时间来表示，固定时期是时间间隔的一个特殊 时间日期在 Pandas 里的作用 分析金融数据，如股票交易数据 分析服务器日志 import pandas as...
Pandas处理时间戳
qq_40718783的博客
04-30 374
import pandas as pd import numpy as np import time #方法一： df=pd.read_csv('xxx.csv') df.loc[:, 'a.st_time_e']=df['a.st_time_e'].astype('float64').apply(lambda x : time.localtime(x)) #方法二： df3.loc[:, 'a.st_time_e'] = df3['a.st_time_e'].apply(lambda x :time.
timestamp与timedelta，管理信息系统概念与基础
weixin_30568591的博客
10-10 65
一、将字符串‘2017年10月9日星期一9时10分0秒 UTC+8:00’转换为timestamp。 100天前是几号? 今年还有多少天？ from datetime import datetime,timedelta dt=datetime.strptime('2017年10月9日星期一9时10分0秒 UTC+8:00','%Y年%m月%d日星期一%H时%...
[Pandas] 时间类型转换与处理
Hudas的博客
07-28 8032
本文主要讲解利用Pandas进行时间类型转换与处理
【python数据分析（15）】Pandas中时间序列处理（1）datetime中年月日数据的提取、时间数据运算以及日期字符串格式标准化转换
lys_828的博客
03-04 4192
1. datetime库 1.1 datetime.date 1） datetime.date.today() 返回今日，输出的类型为date类 import datetime today = datetime.date.today() print(today) print(type(today)) –> 输出的结果为： 2020-03-04 <class 'datetime.dat...
Pandas处理日期数据
xiaoliu的博客
05-10 4024
一、pandaas日期处理的作用： 将2018-01-01、1/1/2018等多种日期格式映射成统一的格式对象，在该对象上提供强大的功能支持 几个概念 1、pd.to_datetime：pandas的一个函数，能将字符串、列表、series变成日期形式 2、Timestamp：pandas表示日期的对象形式 3、DatetimeIndex：pandas表示日期的对象列表形式 其中 DatetimeIndex是Timestamp的列表形式 pd.to_datetime对单个日期字符串处理会得到Timesta
【python数据处理（1）】如何将pandas中的Periodindex中的时间数据提取出来，并转化成时间数值列表数据？
lys_828的博客
12-26 4935
使用period_range生成时间序列标签 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'rate':np.random.randn(10)},index = pd.period_range('2001','2010',freq = 'Y')) print(df.index) #输出 '''PeriodIndex(...
深入理解pandas时间处理：Timestamp、DatetimeIndex与Timedelta
"这篇文章主要介绍了Pandas库中与时间处理相关的重要概念，包括Timestamp类、DatetimeIndex、PeriodIndex以及Timedelta类。通过学习这些内容，读者可以更好地理解和操作时间序列数据。" 在Pandas中，时间序列分析是...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值