教你用python從日期中獲取年、月、日和星期等30種信息

89542767 發布于2022-12-03 16:54 / 2132人閱讀

　　Python的作用還是比較的廣泛的，在日常生活中，應用范圍也比較的廣泛，比如，我們可以去利用python，以此來獲取年月日等相關的一些信息，具體的內容是什么呢？下面就給大家詳細的解答下。

　　這次介紹日期數據處理。

　　用python中的方法對日期數據進行處理,我們可以獲取很多有用的信息,比如年月日,星期,周次,季度等,這里分享工作和數據競賽30余種常用的轉換方法。

　　1計算日期的年月日時分秒,星期,周次…

　　用pandas的read_excel()方法讀取excel表數據，將表格中"日期"列轉日期格式

　　import pandas as pd
　　import numpy as np
　　import datetime
　　df=pd.read_excel('./日期問題.xlsx')
　　#將日期列轉成日期格式
　　df['日期']=pd.to_datetime(df['日期'])

　　dt模塊可輕松獲取日期基本屬性

　　#轉年月日格式(字符串文本)
　　df['年月日']=df['日期'].apply(lambda x:x.strftime('%Y%m%d'))
　　df['年']=df['日期'].dt.year
　　df['季度']=df['日期'].dt.quarter
　　df['月']=df['日期'].dt.month
　　df['日']=df['日期'].dt.day
　　df['星期幾']=df['日期'].dt.dayofweek
　　df['周次']=df['日期'].dt.week
　　df['時']=df['日期'].dt.hour
　　df['分']=df['日期'].dt.minute
　　df['秒']=df['日期'].dt.second

　　２計算一年中的第幾天,第幾個10分鐘,日期轉數值

　　通過對天,時,分的四則運算將日期轉為序列數值數據

　　df['一年中的第幾天']=df['日期'].dt.dayofyear
　　df['一天中的第幾分鐘']=df['日期'].apply(lambda x:x.minute+x.hour*60)
　　df['一天中的第幾個10分鐘']=df['時']*6+df['分']//10
　　df['數值']=df["日期"].values.astype(np.int64)//10**9
　　#轉年月(數值)
　　df['年月']=df['日期'].dt.year*100+df['日期'].dt.month

　　３判斷日期是否閏年，年初年末，月初月末…

　　apply()和lambda()方法使用.python中2個強大的高階函數.
　　df['是否閏年']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_leap_year)#是否閏年
　　df['是否月初']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_month_start)#是否月初
　　df['是否月末']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_month_end)#月末
　　df['是否季節初']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_quarter_start)#季度初
　　df['是否季節末']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_quarter_end)#季度末
　　df['是否年初']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_year_start)#年初
　　df['是否年尾']=df['日期'].apply(lambda x:x.is_year_end)#年內末
　　df['是否周末']=df['日期'].apply(lambda x:True if x.dayofweek in[5,6]else False)#是否周末
　　df.loc[((df['時']&gt;=8)&(df['時']&lt;22)),'是否營業時間']=True

　　４字符串時段，季節

　　構造字典,用map方法進行替換.

　　period_dict={
　　23:'深夜',0:'深夜',1:'深夜',
　　2:'凌晨',3:'凌晨',4:'凌晨',
　　5:'早晨',6:'早晨',7:'早晨',
　　8:'上午',9:'上午',10:'上午',11:'上午',
　　12:'中午',13:'中午',
　　14:'下午',15:'下午',16:'下午',17:'下午',
　　18:'傍晚',
　　19:'晚上',20:'晚上',21:'晚上',22:'晚上',
　　}
　　df['時間段']=df['時'].map(period_dict)
　　#一年中的哪個季度
　　season_dict={
　　1:'春季',2:'春季',3:'春季',
　　4:'夏季',5:'夏季',6:'夏季',
　　7:'秋季',8:'秋季',9:'秋季',
　　10:'冬季',11:'冬季',12:'冬季',
　　}
　　df['季節']=df['月'].map(season_dict)

５for循環快捷計算

　　python中的getattr()方法

　　time_features=['year','month','quarter','week','day','dayofweek','dayofyear']
　　dtype=np.int16
　　for time_feature in time_features:
　　df[time_feature]=getattr(df['日期'].dt,time_feature).astype(dtype)

　　６時間間隔天數計算

　　日期與一指定日期或者今天日期相比,計算間隔天數

　　#設置初始的時間
　　base_time=datetime.datetime.strptime('2021-06-01','%Y-%m-%d')
　　#計算時間差
　　df['時間差']=df['日期'].apply(lambda x:x-base_time).dt.days
　　#距離今天天數
　　df['間隔天數']=list(map(lambda x:x.days,pd.to_datetime('today')-df['日期']))

　　補充：Python日期獲取今天及昨天的年月日等信息

　　import time
　　from datetime import datetime,date,timedelta
　　#當前日期
　　now_date=time.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",time.localtime())
　　print("now_date:{}".format(now_date))
　　#當前時間的年月日
　　year=datetime.now().year
　　month=datetime.now().month
　　day=datetime.now().day
　　print(f"year:{year},month:{month},day:{day}")
　　#昨天
　　month_yesterday=(date.today()+timedelta(days=-1)).month
　　day_yesterday=(date.today()+timedelta(days=-1)).day
　　print(f"month_yesterday:{month_yesterday},day_yesterday:{day_yesterday}")
　　輸出結果：
　　now_date:2022-06-01 11:22:11
　　year:2022,month:6,day:1
　　month_yesterday:5,day_yesterday:31

　　總結

　　這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以為各位讀者帶來幫助。

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