Pandas实战——日期与时间格式数据处理

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本篇笔记为原书第十一章节的内容。

• Working with dates and times

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本章节主要是对Pandas的Series与DataFrame时间数据进行相关操作。

• pd.Timestamp() # pandas时间对象（相当于python中的datetime）

(pd.Timestamp(year = 1991, month = 4, day = 12, minute = 2)
== dt.datetime(year = 1991, month = 4, day = 12, minute = 2))
# True

• pd.read_csv() # parse_dates参数进行日期解析
• pd.to_datetime(df['date_col']) # 对日期列数据进行日期格式转换

对日期对象进行操作

• df['date_col'].dt # 取得日期对象 DatetimeProperties
  -- df['date_col'].dt.day
  -- df['date_col'].dt.month
  -- df['date_col'].dt.year
  -- df['date_col'].dt.dayofweek
  -- df['date_col'].dt.day_name()
  -- df['date_col'].dt.is_quarter_start
  -- df['date_col'].dt.is_quater_end
  -- df['date_col'].dt.is_month_start
  -- df['date_col'].dt.is_month_end
  -- df['date_col'].dt.is_year_start
  -- df['date_col'].dt.is_year_end

日期偏移操作

• pd.DateOffset(year=int, months=int, days=int) # 构造一时间偏移值

disney["Date"] + pd.DateOffset(days = 5) # 天数往后加5天
disney["Date"] - pd.DateOffset(days = 5)

DateOffset object is optimal for adding or subtracting a consistent amount of time to or from each date.

pd.offsets 对象进行日期操作

• pd.offsets.MonthEnd()
• pd.offsets.MonthBegin()
• pd.offsets.BMonthEnd()

pd.offsets module includes additional offsets for rounding to the starts and
ends of quarters, business quarters, years, business years, and more.

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• pd.Timedelta() # 有days，hours，minutes和seconds参数进行时间偏移设置
• pd.to_timedelta() # 通过unit指定偏移时间单位（day, hour，minute）

pd.to_timedelta([5, 10, 15], unit = "day")

也可对日期列数据进行排序操作sort_values。
日期列进行逻辑比较操作（大于，小于等）
日期差操作等。