時間設定偏移秒 資料分析16 搭上時間分析的飛劍

什麼叫做時間序列資料呢？時間序列資料(time series data)就是在不同時間上收集到 的資料，這類資料是按時間順序收集到的，用於描述現象隨時間變化的情況。

pandas為我們 提供了強大的時間序列資料處理的方法，下面是在學習過程中，將時間相關的知識點系統的梳理出來，我們一起學習。

python標準庫包含了日期和時間資料的資料型別，接下來我們使用datetime模組進 行處理 datetime是乙個時間庫，常用的類如下：

# 匯入datetime模組import datetimedate = datetime.date(2019, 9, 9)print(date)print(date.year)print(date.month)print(date.day)

# 建立時間import datetimetime = datetime.time(13, 14, 20)print(time) #13:14:20 5 # 獲取小時print(time.hour) #13 7 # 獲取分鐘print(time.minute) #14 9 # 獲取秒print(time.second) #20

import datetimedatetime = datetime.datetime(2019, 9, 9, 13, 14, 20)print(datetime) #2019-09-09 13:14:20 5 # 獲取年print(datetime.year) #2019 7 # 獲取月print(datetime.month)#9 9 # 獲取日print(datetime.day) #9 11 # 獲取小時print(datetime.hour) #13 13 # 獲取分鐘print(datetime.minute)#14 15 # 獲取秒print(datetime.second)#20

#獲取當前時間print(datetime.now()) #2020-03-05 14:03:44.794096

import datetimedatetime = datetime.datetime(2019, 9, 9, 13, 14, 20)print(datetime) #2019-09-09 13:14:20print(type(datetime)) # #強制轉化為str型別datetime_str = str(datetime)print(datetime_str) #2019-09-09 13:14:20 9 print(type(datetime_str)) #

import datetimedate_time = datetime.datetime(2019, 9, 9, 13, 14, 20)#利用strftime方法轉化為str型別str_time = date_time.strftime('%m/%d/%y %h:%m')print(str_time) #09/09/2019 13:14 print(type(str_time)) #

⑦strptime()：將str型別轉化為datetime型別

import datetimestrp = datetime.datetime.strptime('aug-23-19 20:13', '%b-%d-%y %h:%m')print(strp) #2019-08-23 20:13:00print(type(strp)) #

pd.date_range(start=none,end=none,periods=none,freq="d")

date_range()的使⽤⽅式

import pandas as pddate= pd.date_range(start='20190505',end='20190606')print(date)date= pd.date_range(start='20190505',end='20190606',freq="10d")print(date)date= pd.date_range(start='20190505',periods=10,freq="d")print(date)

import pandas as pdimport numpy as np#使用pd.date_range()來建立從2019-01-01開始的時間索引time_index = pd.date_range('2019-01-01', periods=400)#使用numpy的隨機數建立365個隨機整數time_data = np.random.randint(100,size=400)#建立出以時間序列為索引的series資料date_time = pd.series(data=time_data,index=time_index)print(date_time)

#根據年進行索引date_time['2020']#使用時間戳進行切片處理date_time['2019-10-05':'2019-10-10']

pd.to_datetime(arg,format=none)

format：資料的格式

to_datetime()⽅法會將字串型別的時間轉換成timestamp('2019-10-05 00:00:00') 時間戳型別

pd.to_datetime('2019-10-05')#如果日期中包括中文data = pd.to_datetime('2023年10月10日',format='%y年%m月%d日')data

d.to_datetime('2019-10-05').to_pydatetime()

資料分析時間資料處理

from datetime import datetime now datetime.now print now print 年 月 日 format now.year,now.month,now.day diff datetime 2019,4,4,21 datetime 2019,1,25,0 ...

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