11.1 日期和时间数据的类型及工具

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Python标准库包含了日期和时间数据的类型，也包括日历相关的功能

datetime、time和calendar模块是开始处理时间数据的主要内容

1.datetime.datetime类型，或简写为datetime被广泛使用（见图11-1）

图11-1：datetime使用

注：datetime既存储了日期，也存储了细化到微秒的时间

2.timedelta表示两个datetime对象的时间差（见图11-2）

图11-2：timedelta使用

3.加减时间操作

可以为一个datetime对象加上（或减去）一个timedelta或其整数倍来产生一个新的datetime对象（见图11-3）

图11-3：加减时间操作

附：datetime模块的数据类型（见表11-1）

表11-1：datetime模块的数据类型

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11.1.1 字符串与datetime互相转换

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1.使用str方法或传递一个指定的格式给strftime方法来对datetime对象和pandas的Timestamp对象进行格式化（见图11-4）

图11-4：str方法

附：格式代码的完整列表（见表11-2）

表11-2：格式代码的完整列表（兼容ISO C89）

2.使用datetime.srtptime和格式代码，将字符串转换日期（见图11-5）

图11-5：datetime.srtptime操作

补充：datetime.strptime是在已知格式的情况下转换日期的好方式，但每次都必须编写一个格式代码可能有点烦人，特别是对于通用日期格式

在这种情况下，可以使用第三方dateutil包的parser.parse方法（这个包在安装pandas时已经自动安装）（见图11-6）

图11-6：parse操作

传递dayfirst=True来表明日期出现在月份之前（见图11-7）

图11-7：日期在月份之前操作

注：dateutil.parser是一个有用但并不完美的工具。值得注意的是，它会将一些字符串识别为你并不想要的日期——例如，'42’将被解析为2042年的当前日期

3.使用to_datetime方法可以转换很多不同的日期表示格式

pandas主要是面向处理日期数组的，无论是用作轴索引还是用作DataFrame中的列(见图11-8）

图11-8：to_datetime方法

4.使用to_datetime方法处理那些被认为是缺失值的值（None、空字符串等）（见图11-9）

图11-9：处理缺失值

注：NaT（Not a time）是pandas中时间戳数据的是null值

附：datetime对象还拥有许多其他国家或语言系统的本地化格式选项。例如，德语或法语的月份名称会和英语系统有所不同（见表11-3）

表11-3：特定地区日期格式化选