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　　用Python處理日期和時間可能很麻煩。值得慶幸的是，有一種內置的方法可以簡化該過程：Python datetime模塊。
 

　　datetime 幫助我們識別和處理與時間相關的元素，例如日期，小時，分鐘，秒，星期幾，月，年等。它提供各種服務，例如管理時區和夏時制。它可以處理時間戳數據。它可以從字符串中提取星期幾，每月幾號以及其他日期和時間格式。
 

　　簡而言之，這是一種處理Python中與日期和時間相關的任何東西的強大方法。因此，讓我們開始吧!
 

　　在大數據分析Python的日期時間教程中，我們將詳細了解python datetime函數，包括：
 

　　a.創建日期對象

　　b.從日期開始計算年月

　　c.從日期獲取月日和工作日

　　d.從日期獲取小時和分鐘

　　e.從日期開始獲取一年中的第幾周

　　f.將日期對象轉換為時間戳

　　g.將UNIX時間戳字符串轉換為日期對象

　　h.處理timedelta對象

　　i.得到兩個日期和時間之間的差異

　　g.格式化日期：strftime()和strptime()

　　k.處理時區

　　l.使用Pandas日期時間對象

　　1)獲取年，月，日，小時和分鐘

　　2)獲取工作日和一年中的某天

　　3)將日期對象轉換為DataFrame索引
 

　　在學習本教程時，我們建議您在自己的計算機上運行代碼。另外，如果你想在瀏覽器中運行的代碼，并以互動的方式學習與回答檢查，以確保你得到它的權利。
 

　　Python日期時間類
 

　　在開始編寫代碼之前，值得研究一下datetime 模塊中使用的五個主要對象類。根據我們要執行的操作，我們可能需要使用以下一個或多個不同的類：
 

　　1)datetime –允許我們一起操作時間和日期(月，日，年，小時，秒，微秒)。

　　2)日期 –使我們可以獨立于時間(月，日，年)操縱日期。

　　3)時間 –允許我們獨立于日期(小時，分鐘，秒，微秒)操縱時間。

　　4)timedelta -甲 持續時間 的用于操作的日期和測量時間。

　　5)tzinfo —用于處理時區的抽象類。
 

　　如果這些區別還沒有意義，請不用擔心!讓我們深入研究 datetime 并開始使用它，以更好地了解它們的應用方式。
 

　　創建日期對象
 

　　首先，讓我們仔細看看一個 datetime 對象。由于 datetime 既是一個模塊又是該模塊中的一個類，所以我們將從datetime 從datetime 模塊中導入該類 開始 。
 

　　然后，我們將打印當前日期和時間，以仔細查看datetime 對象中包含的內容 。我們可以使用datetime的 .now() 功能來做到這一點 。我們將打印日期時間對象，然后使用來打印其類型， type() 以便我們仔細觀察。
 

　　從上面的結果我們可以看到，datetime_object 確實是 該類的一個 datetime 對象 datetime。這包括年，月，日，小時，分鐘，秒和微秒。
 

　　從日期中提取年份和月份
 

　　現在我們已經看到了是什么讓一個 datetime 對象，我們可能已經猜到了如何 date 和 time 對象看，因為我們知道， date 物體就像 datetime 沒有時間數據和 time 對象就像 datetime 沒有最新數據。
 

　　我們還可以解決一些問題。例如，在大多數數據集中，日期和時間信息以字符串格式存儲!另外，我們可能不 想要 所有這些日期和時間數據-如果我們要進行諸如月度銷售分析之類的事情，將事情分解成微秒就不會很有用。
 

　　因此，現在讓我們開始深入研究數據科學中的一項常見任務：使用來從字符串中僅提取我們實際想要的元素 datetime。
 

　　為此，我們需要做一些事情。
 

　　使用strptime()和strftime()處理日期和時間字符串
 

　　幸運的是，datetime 包含兩個方法， strptime() 以及 strftime()，用于從字符串對象轉換成 datetime 對象，反之亦然。 strptime() 可以讀取帶有日期和時間信息的字符串并將其轉換為 datetime 對象， strftime() 并將datetime對象轉換回字符串。
 

　　當然， strptime() 這不是魔術，它不能將任何 字符串轉換為日期和時間，需要我們的一點幫助來解釋它所看到的內容!但是它能夠讀取日期和時間數據的大多數常規字符串格式(有關更多詳細信息，請參閱 文檔)。讓我們給它一個日期字符串，格式為YYYY-MM-DD，看看它能做什么!

　　請注意，它strptime() 帶有兩個參數：字符串(my_string)和 "%Y-%m-%d"另一個告訴 strptime() 如何解釋輸入字符串的字符串 my_string。 %Y，例如，告訴它期望字符串的前四個字符為年份。
 

　　文檔中提供了這些模式的完整列表 ，我們將在本教程的后面部分更深入地介紹這些方法。
 

　　您可能還注意到， 00:00:00 日期中已經添加了時間。這是因為我們創建了一個 datetime 對象，其中必須包含日期 和 時間。 00:00:00 是在我們輸入的字符串中未指定時間的情況下將分配的默認時間。
 

　　無論如何，我們希望將日期的特定元素分開進行分析。一種方法可以做到這一點使用內置的DateTime對象的類屬性，像 .month 或 .year：

　　從日期獲取每月的某天和一周的某天
 

　　讓我們做更多的提取，因為這是一個非常普通的任務。這次，我們將嘗試從中獲取每月的某天和一周的某天 my_date。Datetime使用它的.weekday() 函數將星期幾作為數字，但是我們可以使用calendar 模塊和稱為方法將其 轉換為文本格式(即，星期一，星期二，星期三…) day_name。
 

　　我們將從導入開始 calendar，然后使用 .day and .weekday() on my_date。從那里，我們可以像這樣獲取文本格式的星期幾：

　　等一下，看起來有點奇怪!一周的第三天應該是星期三，而不是星期四，對吧?
 

　　讓我們day_name 使用for循環仔細查看該 變量：

　　現在我們可以看到Python從星期一開始，從索引0開始計數，而不是從1開始計數。因此，將數字3轉換為“ Thursday”是有道理的。
 

　　從Python日期時間對象獲取小時和分鐘
 

　　現在，讓我們深入研究時間，并從datetime對象中提取小時和分鐘。就像我們上面對月份和年份所做的操作一樣，我們可以使用類屬性 .hour 并 .minute 獲取一天中的小時和分鐘。
 

　　讓我們使用.now() 函數設置新的日期和時間。截至撰寫本文時，它是2019年10月25日上午10:25。當然，根據選擇運行此代碼的時間，您將獲得不同的結果!

　　從日期時間對象獲取一年中的星期
 

　　我們也可以用來做更奇特的事情 datetime。例如，如果我們想知道一年中的哪一周?


　　我們可以從datetime 具有該.isocalendar() 功能的對象中 獲取年，年中的星期幾和星期幾 。
 

　　具體來說， isocalendar() 返回具有ISO年，周號和工作日的元組。在 ISO日歷 是基于公歷廣泛使用的標準日歷。您可以在該鏈接上詳細了解它，但是出于我們的目的，我們需要知道的是它作為常規日歷運行，從每周的星期一開始。

　　請注意，在ISO日歷中，星期從1開始計數，因此這里5代表星期中的正確日期：星期五。
 

　　從上面我們可以看到，這是一年的第43周，但是如果我們想隔離該數字，則可以像對其他任何Python列表或元組那樣使用索引來實現：

　　將日期對象轉換為Unix時間戳和反之
 

　　在編程中，遇到作為時間戳存儲的時間和日期數據，或者想以Unix時間戳格式存儲自己的數據并不少見。
 

　　我們可以使用datetime的內置timestamp() 函數來做到這一點 ，該函數將一個 datetime 對象作為參數并以時間戳格式返回該日期和時間：

　　同樣，我們可以使用進行反向轉換fromtimestamp()。此 datetime 函數以時間戳(浮點格式)作為參數并返回一個 datetime 對象，如下所示：

　　使用Timedelta對象測量時間跨度
 

　　通常，我們可能想使用Python datetime測量時間跨度或持續時間。我們可以使用其內置timedelta 類來做到這一點 。甲 timedelta 對象表示的兩個日期或時間之間的時間量。我們可以使用它來測量時間跨度，或者通過對日期或時間進行加減來操縱日期或時間，等等。
 

　　默認情況下，timedelta對象的所有參數均設置為零。讓我們創建一個新的timedelta對象，該對象長兩個星期，然后看一下它的外觀：

　　請注意，我們可以使用timedelta class屬性獲得以天為單位的持續時間.days。正如我們在其文檔中看到的那樣 ，我們還可以以秒或微秒為單位獲取該持續時間。
 

　　讓我們創建另一個timedelta持續時間以進行更多練習：

　　現在，讓我們開始使用timedelta對象和datetime對象來做一些數學運算!具體來說，讓我們在當前時間和日期上添加一些不同的持續時間，以查看15天后(兩周前的日期)后的日期。
 

　　為此，我們可以使用 + 或 - 運算符在datetime對象中添加timedelta對象或從中減去。結果將是datetime對象，加上或減去我們的timedelta對象中指定的持續時間?？岚?
 

　　(注意：在下面的代碼中，它是10月25日上午11:12;由于我們datetime 使用該.now() 函數獲取對象 ，因此您的結果將根據運行代碼的時間而有所不同 )。

　　請注意，這些數學運算的輸出仍然是一個datetime 對象。
 

　　找出兩個日期和時間之間的差異
 

　　與上面的操作類似，我們還可以從另一個日期中減去一個日期，以使用datetime找出它們之間的時間跨度。
 

　　由于此數學運算的結果是一個 持續時間，因此當我們從另一個日期減去一個日期時產生的對象將是一個 timedelta 對象。
 

　　在這里，我們將創建兩個 date 對象(注意，這些datetime 對象與對象的工作原理相同 ，只是不包含時間數據)，并從另一個對象中減去一個對象以找到持續時間：

　　上面，為了清楚起見，我們僅使用日期，但是我們可以對datetime 對象執行相同的操作以獲取更精確的度量，包括小時，分鐘和秒：

　　格式化日期：有關strftime()和strptime()的更多信息
 

　　我們在 前面strftime() 和 strptime()前面進行了簡要介紹 ，但讓我們仔細研究這些方法，因為它們對于Python中的數據分析工作通常很重要。
 

　　strptime() 是我們之前使用的方法，您會記得它可以將以文本字符串格式設置的日期和時間轉換為datetime對象，格式如下：
 

　　time.strptime(string, format)
 

　　請注意，它帶有兩個參數：
 

　　1)string-我們要轉換的字符串格式的時間
 

　　2)format-字符串中時間的特定格式，以便strptime()可以正確解析它
 

　　這次嘗試轉換另一種日期字符串。 該站點 對于查找有助于strptime() 解釋我們的字符串輸入所需的格式代碼是非常有用的參考 。

　　現在，讓我們做一些更高級的操作，以實踐到目前為止所學的一切!我們將從字符串格式的日期開始，將其轉換為datetime對象，然后看一下幾種不同的格式化方式(dd / mm和mm / dd)。
 

　　然后，堅持使用mm / dd格式，將其轉換為Unix時間戳。然后，我們將它轉換成一個 datetime 對象，并轉換 是使用一些不同的回字符串 的strftime模式 來控制輸出：

　　這是您可以使用備忘單保存的圖像，用于常見的，有用的strptime和strftime模式：

　　讓我們用這些做更多的練習：

　　處理時區
 

　　當涉及時區時，在Pythin中處理日期和時間會變得更加復雜。值得慶幸的是，該 pytz 模塊可以幫助我們處理跨時區轉換。它還可以在使用夏令時的地點處理夏令時。
 

　　我們可以使用該 localize 函數向Python日期時間對象添加時區位置。然后，我們可以使用該函數 astimezone() 將現有的本地時區轉換為我們指定的任何其他時區(它將要轉換成的時區作為參數)。
 

　　例如：

　　使用包含多個不同時區的數據集時，此模塊可以幫助簡化工作。
 

　　使用熊貓Datetime對象
 

　　數據科學家之所以喜歡 pandas ，有很多原因。其中之一是它包含用于處理時間序列數據的廣泛功能。與datetime 自身非常相似 ，熊貓同時具有 datetime 和 timedelta 對象，分別用于指定日期，時間和持續時間。
 

　　我們可以使用以下功能將日期，時間和持續時間文本字符串轉換為pandas Datetime對象：
 

　　1)to_datetime()：將字符串日期和時間轉換為Python datetime對象。

　　2)to_timedelta()：以天，小時，分鐘和秒為單位查找時間差異。
 

　　正如我們將看到的那樣，這些函數實際上非常擅長于通過自動檢測其格式將字符串轉換為Python datetime對象，而無需我們使用strftime模式對其進行定義。
 

　　讓我們看一個簡單的例子：

　　請注意，即使我們給它提供了一個包含一些復雜因素的字符串，例如“ th”和“ sep”，而不是“ Sep”?；?ldquo; 9月”，pandas能夠正確解析字符串并返回格式化日期。
 

　　我們還可以使用熊貓(及其一些附屬的numpy功能)將日期范圍自動創建為熊貓系列。例如，下面我們從上面定義的日期開始創建一系列十二個日期。然后，我們使用pd.date_range()以下命令從預定義日期開始創建一系列不同的日期 ：

　　以熊貓為單位獲取年，月，日，小時，分鐘
 

　　使用dt 所有列的屬性，我們可以輕松地從熊貓數據框的列中的日期獲取年，月，日，小時或分鐘。例如，我們可以 df['date'].dt.year 用來僅從包含完整日期的熊貓列中提取年份。
 

　　為了探索這一點，讓我們使用上面創建的系列之一來制作一個快速的DataFrame：

　　現在，讓我們使用相關的Python datetime(通過訪問dt)屬性為日期的每個元素創建單獨的列 ：
 

　　獲取工作日和一年中的某天
 

　　熊貓還能夠從其datetime對象中獲取其他元素，例如星期幾和一年中的一天。同樣，我們可以使用 dt 屬性來執行此操作。請注意，這里與Python一般一樣，星期從星期一的索引0開始，所以星期5是 星期六。

　　將日期對象轉換為DataFrame索引
 

　　我們還可以使用pandas將datetime列添加到DataFrame的索引中。這對于諸如探索性數據可視化之類的任務可能非常有用，因為matplotlib將識別出DataFrame索引是一個時間序列，并相應地繪制數據。
 

　　為此，我們要做的就是重新定義 df.index：

　　結論
 

　　在大數據分析Python的日期時間教程中，我們深入研究了Python日期時間，并且還對熊貓和日歷模塊做了一些工作。我們已經介紹了很多內容，但是請記?。鹤詈玫膶W習方法是親自編寫代碼!
 

　　如果您想練習datetime 使用交互式答案檢查來編寫代碼，請查看我們的 大數據分析Python課程 ， 以通過交互式答案檢查和瀏覽器內代碼運行來學習Python中的日期時間。