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  • datetime函数简单使用

    2020-03-19 11:57:07
    datetime函数简要 from datetime import datetime #获取当前时间和查看此时的数据类型 print(datetime.now()) print(type(datetime.now())) 2020-03-19 11:45:45.755724 <class 'datetime.datetime'> # 转换...

    datetime函数简要

    from datetime import datetime #获取当前时间和查看此时的数据类型
    
    print(datetime.now())
    print(type(datetime.now()))
    2020-03-19 11:45:45.755724
    <class 'datetime.datetime'>
    
    # 转换日期的数据类型:datetime转str(strftime)
    print(datetime.now().strftime("%Y%m%d"))
    print(type(datetime.now().strftime("%Y%m%d")))
    20200319
    <class 'str'>
    
    #计算两个日期之间的相差天数,还是需要把日期str转为datetime类型(strptime)
    end_date = '20200320'
    d_start = datetime.strptime(datetime.now().strftime("%Y%m%d"), "%Y%m%d")
    d_end = datetime.strptime(end_date, "%Y%m%d")
    delta = (d_end - d_start).days
    1
    <class 'int'>
    
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  • 之前在别的博客记过pandas处理时间量的...1.关于pandas的to_datetime函数的理解。 参考:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/79746977 df = pd.read_csv('../input/train.csv',parse_dates=["p...

    之前在别的博客记过pandas处理时间量的笔记,但是时间一长又忘了。。。所以决定另外写一篇记录下时序量的处理。

    1.关于pandas的to_datetime函数的理解。

    参考:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/79746977

    df = pd.read_csv('../input/train.csv',parse_dates=["purchase_date"])
    

    等价于:

    df['purchase_date'] = pd.to_datetime(df['purchase_date'])
    

    上面就是一个to_datetime函数的典型应用。下面说一些细节:
    1.

    1/17/07 has the format “%m/%d/%y”
    17-1-2007 has the format “%d-%m-%Y”

    2.原始时间数据是object类型的,这个object格式一般是python用来记录可变化的兑现的格式。这个格式它并不能认出是时间格式,尽管我们一眼就能看出(人和机器的区别在此)。
    to_datetime之后就可以用神奇的pandas.Series.dt.day或者pandas.Series.dt.month等方法获取到真实数据了!
    3.如果原始数据有的是1/17/07有的是17-1-2007的呢?
    那么直接用上面的语句会报错的。应用:

    data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['Date'],infer_datetime_format=True)
    

    另外一种改错方式见上面链接。

    2.关于datetime.dt.year等类型的理解

        df['purchase_date'] = pd.to_datetime(df['purchase_date'])
        df['year'] = df['purchase_date'].dt.year
        df['weekofyear'] = df['purchase_date'].dt.weekofyear
        df['month'] = df['purchase_date'].dt.month
        df['dayofweek'] = df['purchase_date'].dt.dayofweek
        df['weekend'] = (df.purchase_date.dt.weekday >=5).astype(int)
        df['hour'] = df['purchase_date'].dt.hour
    
    df['purchase_date'] = pd.to_datetime(df['purchase_date'])
    

    这一句完成了数据类型从object到datetime64的变化。之后
    .dt.day等可参考官网:
    在这里插入图片描述
    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.day.html#pandas-series-dt-day

    3。关于时序量的做差等

    train['elapsed_time'] = (datetime.date(2018, 2, 1) - train['first_active_month'].dt.date).dt.days
    

    或者

    df_hist_trans_group['new_hist_purchase_date_diff'] = 
    (df_hist_trans_group['new_hist_purchase_date_max'] - 
    df_hist_trans_group['new_hist_purchase_date_min']).dt.days
    

    其实上面两种是一样的。
    在这里插入图片描述
    说明:

    import pandas as pd
    a  = pd.Series(['2017-1-2','2017-9-1'])
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    一切尽在不言中~~我想从上面的截图你应该明白怎么回事了~

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  • python中的datetime函数

    千次阅读 2019-04-10 20:01:07
    import datetime import time import pandas as pd now = datetime.datetime.now() #print(now) time1 = time.time()#时间戳 localtime1 = time.localtime()#时间元组 str1 = time.mktime(localtime1)#时间元组转换...
    import datetime
    import time
    import pandas as pd
    now = datetime.datetime.now()
    #print(now)
    time1 = time.time()#时间戳
    localtime1 = time.localtime()#时间元组
    str1 = time.mktime(localtime1)#时间元组转换成时间戳
    print(localtime1,time1,str1)
    
    
    #时间元组与时间字符串的转换
    strf_time = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', localtime1)#时间元组转换成时间字符串
    print('时间元组转换成时间字符串为:',strf_time)
    strp_time = time.strptime(strf_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')#时间字符串转换成时间元组
    print('时间字符串转换成时间元组',strp_time)
    
    dt1 = datetime.datetime(2019,1,1,2,1,1)
    dt2 = datetime.datetime(2019,1,1,2,1,10)#datetime
    dt_jian = dt2-dt1            #timedelta格式
    dt_timetuple=dt1.timetuple()#datetime格式转换为时间元组
    print(dt_timetuple)
    dt_stamp = time.mktime(dt_timetuple)#时间元组转换成时间戳
    print(dt_stamp)
    
    '''
    start = time.time()
    time.sleep(5)
    end = time.time()
    time0 = end-start
    print(time0,type(time0))'''
    

    pandas中的to_datetime函数修改时间格式为datetime

    df0 = [['2016-1-1','q','11','nan'],['2016-1-2','w','33','nan'],['2016-1-3','wsq','22','nan']]
    df = pd.DataFrame(df0,columns=['date','name','age','sex'])
    print(df['date'],type(df['date']))
    dt_datetime = pd.to_datetime(df['date'])
    print('转换为datetime后:',dt_datetime,type(dt_datetime))#时间格式是datetime
    
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  • datetime函数和random.seed()函数的应用

    千次阅读 2018-10-24 16:57:17
    在python中datetime是一个库是一个模块也是一个函数,作用很多,这里面只对其做简单的最常用的讲解。 首先返回系统时间 import datetime nowTime=datetime.datetime.now() print nowTime 输出结果是: 2016-...

    一,datetime

    在python中datetime是一个库是一个模块也是一个函数,作用很多,这里面只对其做简单的最常用的讲解。

    首先返回系统时间

    import datetime

    nowTime=datetime.datetime.now()

    print nowTime

    输出结果是: 2016-11-04 14:27:09.538000

    返回当天日期

    Today=datetime.date.today()

    print Today

    输出的结果是:2016-11-04

    时间间隔(这是一个time模块很有用的)

    import time

    def sleeptime(hour,min,sec):

         return hour*3600+min*60+sec;

    sleep_time=sleeptime(0,0,5);

    while 1==1:

        time.sleep(sleep_time);

        print "每隔5秒显示一次"

    输出结果是:

    每隔5秒显示一次

    每隔5秒显示一次

    每隔5秒显示一次

     

    二,random.seed()

    random.seed()是随机数种子,也就是为随机数提供算法,完全相同的种子产生的随机数列是相同的,

    所以如果想产生不同的随机数就需要用当前时间作为种子

    import random

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    输出结果:Random number with seed 0 : 0.844421851525

     

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    输出结果:Random number with seed 0 : 0.844421851525

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    输出结果:Random number with seed 0 : 0.844421851525

     

     

    以下为同时运行三个相同的随机种子

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 0 : ", random.random()

    输出结果:是相同的

    Random number with seed 0 : 0.844421851525

    Random number with seed 0 : 0.844421851525

    Random number with seed 0 : 0.844421851525

     

    以下为同时运行三个不同的随机种子

    random.seed(0)

    print "Random number with seed 1 : ", random.random()

    random.seed(1)

    print "Random number with seed 2 : ", random.random()

    random.seed(2)

    print "Random number with seed 2 : ", random.random()

    输出结果:是不同的

    Random number with seed 0 : 0.844421851525
    Random number with seed 1 : 0.134364244112
    Random number with seed 2 : 0.956034271889

     

    所以如果想产生不同的随机数就需要用当前时间作为种子

    即:

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    输出结果:Random number with当前时间: 0.219216629629

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    输出结果:Random number with当前时间: 0.698622464392

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    输出结果:Random number with当前时间: 0.909038313683

     

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    random.seed(datetime.datetime.now())

    print "Random number with当前时间: ", random.random()

    输出结果:结果相同

    Random number with当前时间: 0.884565419178
    Random number with当前时间: 0.884565419178
    Random number with当前时间: 0.884565419178

     

    总结:可以看出random.seed(datetime.datetime.now())每次输出的结果都不相同

    只有在同时输出的结果才会相同,因为“同时”表明时间点是相同的

    展开全文
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    DateTime对象&lt;?php //设置时间时区 date_default_timezone_set('PRC'); $dateFormat = "Y-m-d"; $dateTimeFormat = "Y-m-d H:i:s"; //获取当前时间 $date = new DateTime(); echo $...

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