python pandas 时间日期的处理实现


						摘要在上一篇文章，时间日期处理的入门里面，我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。



时间日期的比较

假设我们有数据集df如下







在对时间日期进行比较之前，要先转一下格式。



转格式的时候用





import pandas as pd

pd.to_datetime()





我们需要先对df中的date这一列转为时间格式。





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



转完后，我们可以输出数据集的数据类型来看看。





print df.info()





红框中的date这一列数据类型是datetime64[ns]，下面我们就可以对日期做大小的判断。



1.过滤某个时间片的数据&取某个时间片的数据

假设，我们需要去掉数据集df中6月10号后的样本







df[df['date']<=pd.datetime(2016,6,10)]







当然，我们如果需要取某个时间片的数据，只需要取等号就可以了。



2.判断某个日期是周几

假如，在数据集df中，我们需要对日期添加今天是周几的信息。我们可以这样做：







pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday_name





有时候，我只需要一个数字来量化周几，只需要把改动一下复制代码 代码如下:pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday





3.对日期做加减法。

有时候，我们需要对日期进行年、月、日上时间的增减。这个时候，我们可以这样操作：



首先，我们要导入一个新的库





import dateutil



1.对日期进行增减

假如我们需要对2016年3月1号增加一天。







pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(days=1)



如果需要日期进行减一天，把+号改成-号就可以了。



如果需要对年或者月，甚至时分秒增减也可以。变量名分别如下：





years

months

days

hours

minutes

seconds





2.判断增减后的日期是否为当月最后一天&开始的一天





pd.to_datetime(pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(day=1)).is_month_start







判断是否为最后一天，把start改成end即可





4.判断是否为闰年





pd.to_datetime(pd.datetime(2016,1,1).is_leap_year







以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。