Python-总结笔记-Pandas应用中时间操作Datetime

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本文总结了Python中Pandas库在处理时间序列数据时的应用，包括datetime类的基本操作和timedelta类的使用，探讨了Pandas如何进行时间序列的管理和计算。

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文章目录

Datetime
- datetime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.datetime.now()  # 获得当下时间
print('dt1', dt1, type(dt1))
dt2 = datetime.datetime.today()  # 获得今日时间
print('dt2', dt2, type(dt2))
dt3 = datetime.datetime.fromtimestamp(time.time())  # 给定时间戳获得datetime
print('dt3', dt3, type(dt3))
dt4 = datetime.datetime.strptime('2020-12-16 23:23:41', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 将时间字符串转为datetime
print('dt4', dt4, type(dt4))
print(dt4.year, dt4.month, dt4.day, dt4.hour, dt4.minute, dt4.second, dt4.microsecond)  # 获得datetime的任一个组成部分
dt5 = datetime.datetime.date(datetime.datetime.today())
print('dt5', dt5, type(dt5))
dt6 = datetime.datetime.time(datetime.datetime.today())
print('dt6', dt6, type(dt6