Python Pandas數(shù)據(jù)中對時間的操作
更新時間：2019年07月30日 09:24:01 作者：kingsam_
這篇文章主要介紹了Python Pandas數(shù)據(jù)中對時間的操作，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
Pandas中對 時間 這個屬性的處理有非常非常多的操作。
而本文對其中一個大家可能比較陌生的方法進行講解。其他的我會陸續(xù)上傳。
應用情景是這樣的：考慮到有一個數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中有用戶注冊賬號的時間（年-月-日），如下圖格式。
如果我們希望對用戶賬號注冊時間轉(zhuǎn)為具體的天數(shù)，我們可以用如下代碼。
import pandas as pd td=data['user_reg_tm'] Time=pd.to_datetime(td) Start=pd.datetime(2016,4,16) day=Start-Time
最后，把天數(shù)插入到原來的表中
data['Day']=day
下面簡單的說一下一個時間的創(chuàng)建一些細節(jié)。
date=pd.Series(['2016411']) pd.to_datetime(date)
這樣就創(chuàng)建一個時間為 2016-4-11的時間值。
這里有個細節(jié)，就是字符串里的時間格式，年月日之間如果沒有分隔，pandas會自動用-號分開，如果要自己手動分隔，例如
date=pd.Series(['2016-4-11'])
這也可以，或者用/號。但是注意，只能用- 或者/來進行分隔，不可使用別的。
有時候我們還需要有時分秒的信息。
date=pd.Series(['2016-4-11 12:12:12'])
最后再說下一個問題，上面我獲得的天數(shù)后我們怎么單獨取出“天數(shù)”來呢？
很簡單，用.days來訪問。
對于 Series類型，用 data.dt.days
對于 Timedelta類型，可以直接訪問 即 data.days。
例如：
因為data['Day']是Series類型的
data['Day'].dt.days
因為day是Timedelta類型的
day.days
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以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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