pandas将字符串转换成时间_使用pandas处理时间变量

敬岁月敬纯真

于 2021-01-05 08:23:36 发布

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文章标签： pandas将字符串转换成时间

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本文介绍了如何在Python数据分析中利用Pandas处理时间变量，包括生成时间序列、转化日期格式、日期加减以及计算日期之差。重点讲述了pd.to_datetime()和datetime.strptime()方法将字符串转换为时间，以及strftime方法将日期转化为字符串。

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　在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据。Pandas提供了强大的日期数据处理的功能，下面整理了一些使用pandas处理时间变量的常用技巧。

1.生成时间序列

import pandas as pdimport numpy as nprng_day = pd.date_range('1/1/2011', periods=24, freq='D')rng_month=pd.date_range('1/1/2011', periods=24, freq='M')

　pandas主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始时间、结束时间、生成时期的数目及时间频率(freq='M’月，'D’天，‘W’，周，'Y’年)等。

　两种主要区别在于pd.date_range()生成的是DatetimeIndex格式的日期序列；pd.period_range()生成的是PeriodIndex格式的日期序列。

2.转化日期格式 2.1 字符串转时间方法一：使用pd.to_datetime()

## 方法一：使用pd.to_datetime()series1=p

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