1介紹datetime庫之前 我們先比較下time庫和datetime庫的區(qū)別

先說下time

在 Python 文檔里，time是歸類在Generic Operating System Services中，換句話說， 它提供的功能是更加接近于操作系統層面的。通讀文檔可知，time 模塊是圍繞著 Unix Timestamp 進行的。

該模塊主要包括一個類 struct_time，另外其他幾個函數及相關常量。 需要注意的是在該模塊中的大多數函數是調用了所在平臺C library的同名函數， 所以要特別注意有些函數是平臺相關的，可能會在不同的平臺有不同的效果。另外一點是，由于是基于Unix Timestamp，所以其所能表述的日期范圍被限定在 1970 - 2038 之間，如果你寫的代碼需要處理在前面所述范圍之外的日期，那可能需要考慮使用datetime模塊更好

所以 一般情況下我們用datetime庫就可以解決大部分問題

2說完了datetime與time的區(qū)別 先別著急 我們再來說下datetime和pandas時間序列分析和處理Timeseries 

pandas 最基本的時間序列類型就是以時間戳（TimeStamp）為 index 元素的 Series 類型。

pandas庫想必大家非常熟悉了，這里不再多說。這個方法的實用性在于，當需要批量處理時間數據時，無疑是最好用的。

pandas時序數據文件讀取

dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates='Month', index_col='Month',date_parser=dateparse)
print data.head()

read_csv時序參數

parse_dates:這是指定含有時間數據信息的列。正如上面所說的，列的名稱為“月份”。
index_col:使用pandas 的時間序列數據背后的關鍵思想是：目錄成為描述時間數據信息的變量。所以該參數告訴pandas使用“月份”的列作為索引。

date_parser：指定將輸入的字符串轉換為可變的時間數據。Pandas默認的數據讀取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS'？如需要讀取的數據沒有默認的格式，就要人工定義。這和dataparse的功能部分相似，這里的定義可以為這一目的服務。The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion.

最后 ，我們看下pandas庫中的to_datime函數：

pandas.to_datetime（arg，errors ='raise'，utc = None，format = None，unit = None ）

參數    意義
errors    三種取值，‘ignore', ‘raise', ‘coerce'，默認為raise。

             'raise'，則無效的解析將引發(fā)異常

             'coerce'，那么無效解析將被設置為NaT

             'ignore'，那么無效的解析將返回輸入值

utc  布爾值，默認為none。返回utc即協調世界時。
format    格式化顯示時間的格式。
unit    默認值為‘ns'，則將會精確到微妙，‘s'為秒。

舉個小例子：

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
            'month': [2, 3],
            'day': [4, 5]})
pd.to_datetime(df)
#0  2015-02-04
#1  2016-03-05
#dtype: datetime64[ns]
#可以看到將字典形式時間轉換為可讀時間
 
2、
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='ignore')
#datetime.datetime(1300, 1, 1, 0, 0)
 
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='coerce')
#NaT
#如果日期不符合時間戳限制，則errors ='ignore'將返回原始輸入，而不會報錯。
#errors='coerce'將強制超出NaT的日期，返回NaT。

3最后我們來說下datetime庫的最終用法

datetime模塊用于是date和time模塊的合集，datetime有兩個常量，MAXYEAR和MINYEAR，分別是9999和1.

datetime模塊定義了5個類，分別是

1.datetime.date：表示日期的類

2.datetime.datetime：表示日期時間的類

3.datetime.time：表示時間的類

from datetime import date
from datetime import datetime
from datetime import time
from datetime import timedelta
from datetime import tzinfo
 
from datetime import * #不知道用啥 全部導入就可以

4.datetime.timedelta：表示時間間隔，即兩個時間點的間隔

5.datetime.tzinfo：時區(qū)的相關信息

一、首先看一下datetime.date類：

date類有三個參數,datetime.date(year,month,day)，返回year-month-day

方法：

1.datetime.date.ctime(),返回格式如 Sun Apr 16 00:00:00 2017

2.datetime.date.fromtimestamp(timestamp),根據給定的時間戮，返回一個date對象；datetime.date.today()作用相同

3.datetime.date.isocalendar():返回格式如(year，month，day)的元組,(2017, 15, 6)

4.datetime.date.isoformat()：返回格式如YYYY-MM-DD

5.datetime.date.isoweekday()：返回給定日期的星期（0-6）星期一=0，星期日=6 這里表明下python3中是從[1-7]表示的 就是本來是星期幾現在顯示就是星期幾

6.datetime.date.replace(year,month,day)：替換給定日期，但不改變原日期

7.datetime.date.strftime(format):把日期時間按照給定的format進行格式化。

8.datetime.date.timetuple()：返回日期對應的time.struct_time對象

　　time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=15, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=5, tm_yday=105, tm_isdst=-1)

9.datetime.date.weekday()：返回日期的星期

python中時間日期格式化符號：

%y 兩位數的年份表示（00-99）

%Y 四位數的年份表示（000-9999）

%m 月份（01-12）

%d 月內中的一天（0-31）

%H 24小時制小時數（0-23）

%I 12小時制小時數（01-12）

%M 分鐘數（00=59）

%S 秒（00-59） 

%a 本地簡化星期名稱

%A 本地完整星期名稱

%b 本地簡化的月份名稱

%B 本地完整的月份名稱

%c 本地相應的日期表示和時間表示

%j 年內的一天（001-366）

%p 本地A.M.或P.M.的等價符

%U 一年中的星期數（00-53）星期天為星期的開始

%w 星期（0-6），星期天為星期的開始

%W 一年中的星期數（00-53）星期一為星期的開始

%x 本地相應的日期表示

%X 本地相應的時間表示

%Z 當前時區(qū)的名稱

%% %號本身

二、看一下datetime的time類

time類有5個參數，datetime.time(hour,minute,second,microsecond,tzoninfo),返回08:29:30

1.datetime.time.replace()

2.datetime.time.strftime(format):按照format格式返回時間

3.datetime.time.tzname()：返回時區(qū)名字

4.datetime.time.utcoffset()：返回時區(qū)的時間偏移量

三、datetime的datetime類

datetime類有很多參數，datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])，返回年月日，時分秒

datetime.datetime.ctime()

datetime.datetime.now().date()：返回當前日期時間的日期部分

datetime.datetime.now().time()：返回當前日期時間的時間部分

datetime.datetime.fromtimestamp()

datetime.datetime.now()：返回當前系統時間

datetime.datetime.replace()

datetime.datetime.strftime()：由日期格式轉化為字符串格式

　　datetime.datetime.now().strftime('%b-%d-%Y %H:%M:%S')
　　'Apr-16-2017 21:01:35'

datetime.datetime.strptime():由字符串格式轉化為日期格式

datetime.datetime.strptime('Apr-16-2017 21:01:35', '%b-%d-%Y %H:%M:%S')
2017-04-16 21:01:35

 四、datetime的timedelta類

datetime.datetime.timedelta用于計算兩個日期之間的差值，例如：

a=datetime.datetime.now()
b=datetime.datetime.now()
a
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 20, 871000)
b
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 29, 603000)
 
b-a
datetime.timedelta(0, 8, 732000)
(b-a).seconds
8

或者

time1 = datetime.datetime(2016, 10, 20)
time2 = datetime.datetime(2015, 11, 2)
 
"""計算天數差值"""
print(time1-time2).days
 
"""計算兩個日期之間相隔的秒數"""
print (time1-time2).total_seconds()

到此這篇關于python3中datetime庫，time庫以及pandas中的時間函數區(qū)別與詳解的文章就介紹到這了,更多相關python3 datetime庫，time庫以及pandas時間函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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