pandas——常见的几种对日期处理的方式（日期转换，时间差，转化为周）

原创 已于 2025-03-27 22:46:41 修改 · 置顶 · 1.8w 阅读 · 31 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#pandas

于 2019-04-30 09:08:29 首次发布
本文介绍了一系列日期操作的方法，包括日期列转换、设置日期为索引、判断重复日期、计算时间差、时间格式更改及周次计算等。通过实例展示了如何使用pandas库进行日期的高效处理。

1.将日期列转换为日期时间类型
在这里插入图片描述
2. 将日期设置为索引
在这里插入图片描述
3. 判断是否有重复的日期，有为True否则False
在这里插入图片描述
4. 求时间差
在这里插入图片描述
解释：先对日期格式进行转换在利用max,min分别求出最大日期与最小日期，进行相减求出差，加一为上映了几天 。
5.更改时间格式
在这里插入图片描述
6.将日期转化为周次

days=pd.to_datetime(pd.Series(df.index),format=”%Y%m%d”)
  week=”第”+days.dt.weekofyear.map(str)+”周”

7.将2018-01-02转化成20180102

 df.index=[“”.join(i.strip().split(‘-’)) for i in df.data]
使用pandas将日期数据列转换为星期信息的方法
HackDyno的博客
09-04 780
函数，我们可以方便地进行日期数据的处理和转换操作。在上述代码中，我们创建了一个包含日期数据的字典，并将其转换为DataFrame。本文介绍了如何使用pandas库从日期数据列中提取星期信息，并生成新的数据列。函数从"Date"列中提取星期信息，并将结果存储在名为"Weekday"的新列中。最后，我们可以打印DataFrame的内容，查看包含星期信息的新列。函数从日期数据列中提取星期信息，并生成了新的数据列。函数从日期数据列中提取星期信息，并生成新的数据列。函数从日期数据列中提取星期信息，并生成新的数据列。
pandas使用pd.to_timedelta函数将时间列所有时间数据处理到当周的周一（星期一、Monday）、使用value_counts函数统计不同周一、星期一样本的个数
data+scenario+science+insight
07-31 899
pandas使用pd.to_timedelta函数将时间列所有时间数据处理到当周的周一（星期一、Monday）、使用value_counts函数统计不同周一、星期一样本的个数
使用Python将时间列数据处理到指定星期几
学习使你进步。
06-11 439
这个需求可以使用Python中的pandas库来实现，具体地，我们可以使用pd.to_timedelta函数将时间列数据转换为时间间隔形式，然后通过pd.Timestamp对象的weekday属性获取星期几，从而计算需要增加的天数，最后使用pd.Timedelta函数将需要增加的时间间隔加到原始时间戳上即可。以上代码将时间列数据处理到当周的星期四，即将原始时间戳加上需要增加的天数，得到新的时间戳。根据具体需求，也可以将代码中的3修改成其他星期几对应的数字，从而实现将时间列数据处理到指定的星期几。
pandas从时间序列中判断是一周的第几天或星期几
猫敷雪
09-11 607
【代码】pandas从时间序列中判断是一周的第几天或星期几。
pandas时间序列——时间基础、时间增量、时间周期、日期偏移处理
FGH333xwy的博客
12-14 1万+
本文详解pd.Timestamp方法创建日期时间对象、pd.Timestamp、pd.DatetimeIndex方法创建时间序列及pd.date_range创建连续时间序列、 pd.to_datetime、str和parse方法用于字符串与时间格式的相互转换、truncate方法截取时间和时间索引方法、 Timedelta增量函数、 timedelta_range产生连续增量函数、pd.Period方法建立时间周期、pd.period_range函数产生时间周期序列、pd.DateOffset建立时间偏移量
pandas——描述性统计方法和时间类型
趙尒七
06-19 3512
1.pandas描述性统计方法 pandas提供了更加便利的方法来计算均值 ，如 detail['amounts'].mean() pandas还提供了一个方法叫作 describe，能够一次性得出数据框所有数值型特征的非空值数目、均值、 四分位数、标准差。detail[['counts','amounts']].describe() 方法名称 说明 方法名称 说明 m...
和鲸社区 Pandas进阶修炼120题——第一期 Pandas基础、第二期 Pandas数据处理
m0_71361876的博客
10-25 2119
pandas进阶修炼120题 用120道习题学习Pandas数据处理
数据分析——pandas
weixin_51965933的博客
03-21 270
python数据分析pandas
第2篇：数据预处理——清洗、转换与特征工程
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-06 904
数据预处理是AI和机器学习项目中不可或缺的一步。通过数据清洗、转换和特征工程，可以显著提升数据的质量和模型的性能。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你在实际项目中更好地处理数据。接下来，我们将继续深入机器学习的基础知识，探索线性回归与逻辑回归的应用。
pandas通过DatetimeProperties对象获取日期对象的星期几、周几信息编码（周一为0，周天为6）、使用pd.to_timedelta函数将时间列所有时间数据处理到当周的周五（星期五）
data+scenario+science+insight
08-10 503
pandas通过DatetimeProperties对象获取日期对象的星期几、周几信息编码（周一为0，周天为6）、使用pd.to_timedelta函数将时间列所有时间数据处理到当周的周五（星期五、Friday）
Python3 如何使用Pandas库将日数据转换为周数据、月数据或季度数据
热门推荐
weixin_44904908的博客
07-01 1万+
Python3 如何使用Pandas库将日数据转换为周数据、月数据或季度数据 最近碰到了需要对某只股票的时间序列日数据，转换为3天、5天、周数据、月数据、甚至两月一次的数据（bimonthly data）的需求，做个笔记记录一下： # 数据来源于tushare, 包括股票代码（ts_code）、 交易日期（trade_date）、最高价(high)、最低价(low)、收盘价(close)等 # 省略数据获取的过程，数据格式为DataFrame ''' 将数据转换为时间序列数据， 调用pandas的to_d
Python的 7 种日期和星期转换方法
libaiup的博客
12-17 4928
Python进行数据分析时，按照日期进行分组汇总也是被需要的，比如判断某月某日是星期几，依据此推断是否为工作日等； 从指定的日期当中获取星期几。比如2022年9月18日，星期日，这一天商场的顾客到访和成就都会比工作日期间要多。 本文就以2022-09-18为例，演示Python获取指定日期是“星期几”的6种方法！ 第1种方法 导入dateutil.parser 解析器模块可以解析更多格式的日期时间字符串。 没有比 dateutil 更好的库来解析 Python 中的日期和时间了。为了查询时区，tz
Pandas日期时间处理：从转换到格式化的全面指南
蜗牛沐雨
08-13 1722
通过上述步骤，你可以有效地处理Pandas中的日期和时间数据。无论是数据清洗、转换还是进一步的分析，这些技巧都将大大提高你的工作效率。记住，Pandas是一个功能丰富的库，不断学习和探索它的新功能，将使你在数据分析的道路上越走越远。
pandas日期 识别周
weixin_42074986的博客
08-31 2980
Python pandas 读Excel数据，识别形如20200831这种日期格式的数据，为当年的第几周 ''' 识别出日期的所属年—周，保存为data02_识别出_年_周_20200827.xlsx ''' import pandas as pd import datetime as dt ''' 读文件 ''' # da01 = pd.read_csv('./Data/rawData/data02_day_20200820.csv') data1 = pd.read_excel('./Data/raw
pandas时间加减
weixin_44245188的博客
01-04 1637
在 Pandas 中，可以使用加减法运算符(+、-)对时间序列进行加减运算。还可以使用 pd.DateOffset 或 pd.Timedelta 对时间序列进行偏移。
使用Pandas在Python中提取日期数据列中的当年第几周信息，并生成一个新的数据列
code_welike的博客
09-05 732
在数据分析和处理中，经常需要从日期数据中提取出特定的时间信息。通过以上方法，我们可以方便地从日期数据列中提取出当年的周信息，并生成一个新的数据列。使用Pandas在Python中提取日期数据列中的当年第几周信息，并生成一个新的数据列。接下来，我们将使用一个示例数据集来演示如何提取日期数据列中的周信息。我们将从该数据列中提取出当年的第几周信息，并将其生成为一个名为。函数从一个日期数据列中抽取出当年的第几周信息，并将其生成为一个新的数据列。中提取出当年的第几周信息，并将其赋值给新的数据列。
pandas日期加减一天
Tyanw的博客
04-12 1万+
一个datetime类型的日期 cur_dt = '2021-03-01' 想要得到前一天、后一天的日期： import datetime previous_date = cur_dt - datetime.timedelta(1) # output: Timestamp('2021-02-28 00:00:00') next_date = cur_dt + datetime.timedelta(1) # output: Timestamp('2021-03-02 00:00:00') ...
pandas从日数据计算周、月、季度、年数据
m0_37967652的博客
01-08 3461
1. 计算逻辑 日数据包含的字段有【日期，开盘价，收盘价，最低价，最高价，成交量，成交金额】，从日数据计算周数据、月数据、季度数据、年数据逻辑： 日数据 日期 开盘价 收盘价 最低价 最高价 成交量 成交金额 周数据 每周五日期 每周第一日开盘价 每周最后一日收盘价 本周最低价 本周最高价 本周每日成交量加和 本周每日成交金额加和 月数据 每个月最后一日 每月第一日开盘价 每月最后一日收盘价
dataframe时间计算
最新发布
03-30
### Pandas DataFrame 中的...以上介绍了几种常见的场景下有关于 Pandas DataFrames 内部涉及时间戳的操作技巧以及基本原理分析。无论是简单的单次映射还是复杂的多步推导流程都可以借助强大的 Pandas 库轻松达成目标。
评论 1
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

打赏作者

小懒胖熊

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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