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  • excel时间加减
    千次阅读
    2020-10-21 09:47:47

    例如当时时间为7:10分,计算40分钟后的时间,用公式计算
    假设7:10是单元格C3,40是单元格D3,则公式为
    =C3+D3/24/60

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  • (1)首先保证需要相加减时间个数一一对应 (2)选中要输入带毫秒的时间单元格区域,右击鼠标,选择“设置单元格格式”,选择常规或数值,如图: (3)输入公式 =(B1-A1)2460*60 (4)双击或下拉自动计算出其余时间...

    一、工具:
    使用Excel2013

    二、操作步骤:
    可以对精确到毫秒的时间相减统计2个数据相差或相加计算数据之和,具体操作如下:
    1、时间相减,统计2个时间点之差
    (1)首先保证需要相加减时间个数一一对应
    (2)选中要输入带毫秒的时间单元格区域,右击鼠标,选择“设置单元格格式”,选择常规或数值,如图:

    (3)输入公式 =(B1-A1)2460*60
    (4)双击或下拉自动计算出其余时间差在这里插入图片描述
    2、时间相加,统计2个时间点之和
    (1)首先保证需要相加减时间个数一一对应
    (2)选中要输入带毫秒的时间单元格区域,右击鼠标,选择“设置单元格格式”,选择自定义格式,选择时间类型,如图:
    在这里插入图片描述
    (3)输入公式 =G2+H2
    (4)双击或下拉自动计算出其余时间之和
    在这里插入图片描述
    统计较大量时间差建议使用,当然还有更多高效统计方法,欢迎大家分享一起学习

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  • 小知识:Excel的日期是从1900年1月1日开始 是”0“然后过一天累加一天的方式确定的 """ # 获取当天的日期,例如:2019-08-08,返回类型为str def get_now_date(): now_date = datetime.datetime.today() now_date...
    import datetime
    import time
    from datetime import timedelta
    
    """
    小知识:Excel的日期是从1900年1月1日开始 是”0“然后过一天累加一天的方式确定的
    """
    
    
    # 获取当天的日期,例如:2019-08-08,返回类型为str
    def get_now_date():
        now_date = datetime.datetime.today()
        now_date_ = now_date.strftime('%Y-%m-%d')
        return now_date_
    
    
    # 将当前日期格式转化为 excel日期戳
    def get_excel_date(year, month, day):
        """
        例如:get_excel_date(2019,12,25),返回结果为 43824
        """
        d1 = datetime.datetime(1900, 1, 8)
        d2 = datetime.datetime(year, month, day)
        s = (d2 - d1).days + 9
        return s
    
    
    def timeStamp_to_date(timeStamp):
        """
        十位时间戳:1353333333
        转换为日期格式:2012-11-19 21:55:33
        """
        if isinstance(timeStamp, str):
            timeStamp = int(timeStamp)
        timeArray = time.localtime(timeStamp)
        otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray)
        return otherStyleTime
    
    
    def dates(date_int):
        """
        表格日期戳:43529
        转换为日期格式:2019-03-05
        """
        delta = datetime.timedelta(days=date_int)
        today = datetime.datetime.strptime('1899-12-30', '%Y-%m-%d') + delta  # 将1899-12-30转化为可以计算的时间格式并加上要转化的日期戳
        return datetime.datetime.strftime(today, '%Y-%m-%d')
    
    
    # 字符串形式日期 转化为时间戳
    def date_timestamp(dates):
        """
        日期格式:2012-11-19 21:55:33
        转换为十位时间戳:1353333333
        """
        # 先转换为时间数组
        timeArray = time.strptime(dates, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        # 转换为时间戳
        timeStamp = int(time.mktime(timeArray))
        return timeStamp
    
    
    # 日期增加N天 或减少N天
    def add_date(date_str, add_count=1):
        """
        date_str为初始日期,例如:2019-01-01
        add_count为增减天数,例如 -2 表示减两天
        """
        date_list = time.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
        y, m, d = date_list[:3]
        delta = timedelta(days=add_count)
        date_result = datetime.datetime(y, m, d) + delta
        date_result = date_result.strftime("%Y-%m-%d")
        return date_result
    
    
    if __name__ == '__main__':
        print(timeStamp_to_date(1353333333))
        print(get_excel_date(2019, 12, 25))
        print(dates(43529))
        print(get_now_date(), type(get_now_date()))
        print(add_date("2019-01-01", -1))
    

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  • “通常我们拿到数据,首先要确认的就是数据完整性和可用性,比如数据范围、数据项缺失情况、数据格式是否统一、脏数据等。同样,面对时间格式数据,我们根据所使用的工具...通过会拉一段时间出来,这时,某些场景...
         通常我们拿到数据,首先要确认的就是数据完整性和可用性,比如数据范围、数据项缺失情况、数据格式是否统一、脏数据等。同样,面对时间格式数据,我们根据所使用的工具和环境,同样要确立是否可统一进行处理、分析等

        本篇介绍主要为以下几项内容:

    • 星期判别

    • 年月日等周期提取

    • 时间增加或减少

    • 时间差计算

    数据示例如下:

    d5d104a2bb59ba6e70984903d1467c82.png

    01 返回星期几     我们做趋势分析,通过会拉一段时间出来,这时,某些场景加上星期判别的列,会让我们更直观对比日期变化。这里我们可以利用pandas的day_day_name函数:
    rawalldata['weekdate']=rawalldata['下单时间'].dt.day_name()

    得到的结果如下:

    0faf6f157b45bdc7b5b85600e7bd56f0.png 02 年月日等周期提取     通过日期进行日、月、年度统计的步骤在很多分析开始前不可缺少,因此,我们要提取出日期中的年份、季度、月份等。
    print(rawalldata['下单时间'].dt.year)print(rawalldata['下单时间'].dt.quarter)print(rawalldata['下单时间'].dt.month)

    结果如下:

    d89561964fd5f664d206d806271f7a88.png

    得到年-月样式:
    rawalldata['下单时间'].apply([lambda x:x.strftime('%Y-%m')])
    03 时间增加或减少     这里说的意思的,比如想拿到2020-01-01的上周、上月、去年或未来的日期,如何快速计算拿到呢?  如果想返回指定天数差异的日期,可利用datetime库的timedelta函数,可选参数如下: datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)     比如weeks=1,表示下周的日期、-1表示上周的日期; days=-1,表示昨天的日期、1表示明天的日期;
    rawalldata['日期加减']=rawalldata['下单时间']+dt.timedelta(days=-1)

    结果如下:

    2a7af726e1f804315095752087e9ee4a.png

    04 时间差计算     这如果已经是时间格式数据,直接相减即可,比如这样:
    print(rawalldata['日期加减']-rawalldata['下单时间'])
    得到结果:

    8a2d720184a00963eab3652d6ba29730.png

        如果是2020-01-10和20200101这两种类型的数据相减,一定要注意20200101 的数据格式,如果是数值型,需要转换为字符串类型,否则会按秒计算,然后再进行to_datetime转换。

    rawalldata['格式转换']=pd.to_datetime(rawalldata['日期'].apply(lambda s:str(s)))
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