一、生成日期数据
import pandas as pd pd.date_range( )
同生成随机数的思想类似，使用pandas库中的函数
pd.date_range(start=None，end=None，periods=None，freq=None，tz=None，normalize=False，name=None，close=None，**kwargs)
1.1 设定开始时间、长度、频率
start_date="20200101" length=10 date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10).tolist() #默认freq为D，每天 date_1
也可以设置频率freq=‘M"
date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10,freq="M")
1.2 设定起始、终止时间、频率
start_date="20200101" end_date="20200110" date_2=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq="D") #默认为D date_2
频率freq的设置有：
D --- Day --- 每日 B --- BusinessDay --- 每工作日 H --- Hour --- 每小时 T/min --- Minute ---每分钟 S --- Second --- 每秒 M --- MonthEnd --- 每月最后一个日历日 Q --- Quater --- 每季度
注意上面生成的日期数据，就是list格式，在构建数据框时可以直接用。
pd.DataFrame({"Time":date_1})
二、字符串转化为日期
导入数据时常会出现，日期型数据导入后，变成字符串格式，在后续使用时，需要转化为日期。
构造一个时间数据
date_list1=pd.date_range(start=start_date,periods=gap).strftime("%Y%m%d").tolist()
num1=np.random.randint(1,101,100) #生成1-101的随机整数
num2=np.random.randint(100,201,100)
df_temp=pd.DataFrame({"Time":date_list1,
"Number1":num1,
"Number2":num2})
df_temp.head()
上面数据构造时，为了方便之后举例子，将生成的时间数据转化为字符串后，构造的数据框。
2.1 pd.to_datetime()
print(df_temp["Time"].dtype) print(pd.to_datetime(df_temp["Time"]).dtype)
输出：
object
datetime64[ns]
pd.datetime这个函数可以直接作用在数据框的列上面，直接转换。
2.2 datetime.strptime
注意区分：
from datetime import datetime datetime.strftime() #由日期格式转化为字符串 datetime.strptime() #由字符串格式转化为日期
例子：
print(datetime.strptime("20200101","%Y%m%d"))
print(datetime.strptime("2020-01-01","%Y-%m-%d"))
输出：
2020-01-01 00:00:00
2020-01-01 00:00:00
但是这个函数只能作用一个值，如果对数据框的列进行操作，需要首先定义一个函数：
from datetime import datetime
def date_ch(value):
return datetime.strptime(value,"%Y%m%d")
print(date_ch("20200812"))
df_temp["Time"]=df_temp["Time"].apply(date_ch)
df_temp["Time"]
三、从日期数据中提取成分
3.1 直接提取:
pd.to_datetime("20200307").month
#year：日
#month：月
#week：周
#day：日
输出：
3
3.2 使用strftime函数：
pd.to_datetime("20200101").strftime("%Y-%m")
输出：
‘2020-01"
3.3 字符串切片截取
数据如下：
def date_ch(value):
str_value=value.strftime("%Y-%m-%d")
month=str_value[5:7]
return month
df_temp["Time"].apply(date_ch)
#或者
#df_temp["Time"].apply(lambda x:date_ch(x))
strftime函数提取日期成分中，日期的标准化格式符号：
%a 星期的简写。如 星期三为Web %A 星期的全写。如 星期三为Wednesday %b 月份的简写。如4月份为Apr %B 月份的全写。如4月份为April %c: 日期时间的字符串表示。（如： 05/01/10 09:00:20） %d: 日在这个月中的天数 %f: 微秒（范围[0,999999]） %H: 小时（24小时制，[0, 23]） %I: 小时（12小时制，[0, 11]） %j: 日在年中的天数 [001,366] %m: 月份（[01,12]） %M: 分钟（[00,59]） %p: AM或者PM %S: 秒（范围为[00,61]） %U: 周在当年的周数当年的第几周），星期天作为周的第一天 %w: 今天在这周的天数，范围为[0, 6]，6表示星期天 %W: 周在当年的周数，星期一作为周的第一天 %x: 日期字符串（如：05/01/20） %X: 时间字符串（如：09:00:20） %y: 2个数字表示的年份 %Y: 4个数字表示的年份 %z: 与utc时间的间隔 （如果是本地时间，返回空字符串） %Z: 时区名称（如果是本地时间，返回空字符串）
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