pandas和SQL数据分析实战
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转载https://blog.csdn.net/cz626626/article/details/78333078
一、unix_timestamp函数用法
1、unix_timestamp() 得到当前时间戳
2、如果参数date满足yyyy-MM-dd HH:mm:ss形式，则可以直接unix_timestamp(string date) 得到参数对应的时间戳
3、如果参数date满足yyyy-MM-dd HH:mm:ss形式，则我们需要指定date的形式，在进行转换
unix_timestamp(‘2009-03-20’, ‘yyyy-MM-dd’)=1237532400
二、from_unixtime函数用法
语法：from_unixtime(t1,’yyyy-MM-dd HH:mm:ss’)
其中t1是10位的时间戳值，即1970-1-1至今的秒，而13位的所谓毫秒的是不可以的。
对于13位时间戳，需要截取，然后转换成bigint类型，因为from_unixtime类第一个参数只接受bigint类型。例如：
select from_unixtime(cast(substring(tistmp,1,10) as bigint),’yyyy-MM-dd HH’) tim ,count(*) cn from ttengine_hour_data where …
https://www.cnblogs.com/haorenergou/p/7927591.html（转载）
我们经常会面临要从数据库里判断时间，取出特定日期的查询。但是数据库里储存的都是unix时间戳，处理起来并不是特别友好。幸而MYSQL提供了几个处理时间戳的函数，可以帮助我们在查询的时候，就将时间戳格式化。用法举例如下：
1.FROM_UNIXTIME()函数
FROM_UNIXTIME(unix_timestamp,format)
参数unix_timestamp 时间戳 可以用数据库里的存储时间数据的字段
参数format 要转化的格式 比如“”%Y-%m-%d“” 这样格式化之后的时间就是 2017-11-30
可以有的形式：
%M 月名字(January～December)
%W 星期名字(Sunday～Saturday)
%D 有英语前缀的月份的日期(1st, 2nd, 3rd, 等等。）
%Y 年, 数字, 4 位
%y 年, 数字, 2 位
%a 缩写的星期名字(Sun～Sat)
%d 月份中的天数, 数字(00～31)
%e 月份中的天数, 数字(0～31)
%m 月, 数字(01～12)
%c 月, 数字(1～12)
%b 缩写的月份名字(Jan～Dec)
%j 一年中的天数(001～366)
%H 小时(00～23)
%k 小时(0～23)
%h 小时(01～12)
%I 小时(01～12)
%l 小时(1～12)
%i 分钟, 数字(00～59)
%r 时间,12 小时(hh:mm:ss [AP]M)
%T 时间,24 小时(hh:mm:ss)
%S 秒(00～59)
%s 秒(00～59)
%p AM或PM
%w 一个星期中的天数(0=Sunday ～6=Saturday ）
%U 星期(0～52), 这里星期天是星期的第一天
%u 星期(0～52), 这里星期一是星期的第一天
%% 一个文字%
使用举例：
SELECT
username,
FROM_UNIXTIME(create_time, "%Y-%m-%d") AS dat
FROM
`wp_user`
GROUP BY
dat
这样就能查出每天有哪些用户注册了。按天分组，你可以将数据导出后进行其他操作。
2.UNIX_TIMESTAMP（）
UNIX_TIMESTAMP(date)
其中date可以是一个DATE字符串，一个DATETIME字符串，一个TIMESTAMP或者一个当地时间的YYMMDD或YYYMMDD格式的数字
用这个函数可以帮助我们在时间戳中筛选出某些天的数据。
比如说：
SELECT
username,
FROM_UNIXTIME(create_time, "%Y-%m-%d") AS dat
FROM
`wp_user`
WHERE
create_time >=UNIX_TIMESTAMP(''2017-11-29')
AND
create_time <UNIX_TIMESTAMP(''2017-11-30')
GROUP BY
dat
这个查询可以让我们查出29号那一天的用户注册记录。
善用这两个MYSQL函数可以帮助我们提高处理数据的效率。
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