深入了解Python中的時間處理函數(shù)
更新時間：2021年12月27日 10:18:05 作者：阿黎逸陽
這篇文章主要是和大家一起探索python中的時間處理函數(shù)，讓大家徹底弄懂時間處理。文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下
一、datetime模塊介紹
python中處理時間有個datetime模塊，模塊定義了如下幾個類：
- datetime.date：表示日期的類，常用屬性有year、month、day。
- datetime.time：表示時間的類，常用屬性有hour、minute、second、microsecond。
- datetime.datetime：表示日期時間類。
- datetime.timedelta：表示時間間隔類，即兩個時點(diǎn)之間的長度。
- datetime.tzinfo：表示時區(qū)的類。
為了大家熟悉上面常用的類，下面介紹一些實(shí)例。
1 datetime.date類
#datetime.date類
import datetime
print('1.現(xiàn)在是',datetime.date.today(),'日')
print('2.現(xiàn)在是',datetime.date.today().year,'年')
print('3.現(xiàn)在是',datetime.date.today().month,'月')
print('4.現(xiàn)在是',datetime.date.today().day,'日')
#得到結(jié)果：
1.現(xiàn)在是 2021-10-31 日
2.現(xiàn)在是 2021 年
3.現(xiàn)在是 10 月
4.現(xiàn)在是 31 日
2 datetime.datetime類
#datetime.datetime類
import datetime
print('1.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today(),'日')
print('2.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().year,'年')
print('3.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().month,'月')
print('4.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().day,'日')
print('5.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().hour,'時')
print('6.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().minute,'分')
print('7.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().second,'秒')
print('8.現(xiàn)在是',datetime.datetime.today().microsecond,'微秒')
#得到結(jié)果：
1.現(xiàn)在是 2021-10-31 15:55:23.676360 日
2.現(xiàn)在是 2021 年
3.現(xiàn)在是 10 月
4.現(xiàn)在是 31 日
5.現(xiàn)在是 15 時
6.現(xiàn)在是 55 分
7.現(xiàn)在是 23 秒
8.現(xiàn)在是 677333 微秒
3 datetime.timedelta類
#datetime.timedelta類
import datetime
today = datetime.date.today()
yestoday = today + datetime.timedelta(days = -1)
tomorrow = today + datetime.timedelta(days = 1)
print('1.今天是', today,'日')
print('2.昨天是', yestoday,'日')
print('3.明天是', tomorrow,'日')
#得到結(jié)果：
1.今天是 2021-10-31 日
2.昨天是 2021-10-30 日
3.明天是 2021-11-01 日
二、日期轉(zhuǎn)字符
這一小節(jié)介紹把日期轉(zhuǎn)換成字符，主要用到datetime.datetime.strftime函數(shù)。
#dateTime to str date_time_now = datetime.datetime.now() str_now1 = datetime.datetime.strftime(date_time_now, '%Y-%m-%d') print(date_time_now) str_now1 #得到結(jié)果： 2021-10-31 16:20:45.391792 '2021-10-31'
三、字符轉(zhuǎn)日期
??這一小節(jié)介紹把字符轉(zhuǎn)換成日期，主要用到datetime.datetime.strptime函數(shù)。
#str to date str_time = '2021-10-21' date_time = datetime.datetime.strptime(str_time, '%Y-%m-%d').date() print(date_time) #得到結(jié)果： 2021-10-21
四、數(shù)值轉(zhuǎn)日期
這一小節(jié)介紹把數(shù)值轉(zhuǎn)換成日期。從excel數(shù)據(jù)表中讀取時間，如果是2021/10/11這種格式，會轉(zhuǎn)變成相應(yīng)數(shù)值44480。這時需要轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的日期，具體代碼如下：
#num to date
from datetime import datetime
from xlrd import xldate_as_datetime, xldate_as_tuple
num = 44480
datetime(*xldate_as_tuple(num,0)).strftime('%Y-%m-%d')
#得到結(jié)果：
'2021-10-11'
五、時間函數(shù)在催收數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用
本小節(jié)是應(yīng)用前面小節(jié)闡述的函數(shù)，處理實(shí)際工作中遇到的問題。比如有一批信貸催收數(shù)據(jù)，由于一個客戶可能電話沒有接通，導(dǎo)致存在多次撥打的可能。我們想分析客戶沒有還錢的真實(shí)原因，所以想取客戶最后一次通話，催收員記錄的客戶逾期原因。這時就需要把數(shù)據(jù)集按合同號和撥打電話的時間排序，取最后一次撥打電話的逾期原因。
1 讀取數(shù)據(jù)
首先是讀取數(shù)據(jù)，代碼如下：
import pandas as pd
from xlrd import open_workbook
file_name = r'F:\公眾號\43.時間函數(shù)\催記-2021-10-11至2021-10-17.xlsx'
#文件名稱
table = open_workbook(file_name)
#打開文件
sheets_name = table.sheet_names()
#獲取excel中的sheet名
get_sheet1 = table.sheet_by_name('Sheet1')
#獲取Sheet1
data = list()
for i in range(get_each_sheet.nrows):
col_values = get_sheet1.row_values(i, start_colx=0, end_colx=None)
data.append(col_values)
data1 = pd.DataFrame(data)
#把Sheet1中的數(shù)據(jù)讀取出來生成數(shù)據(jù)框
data1.columns = data1.iloc[0]
data1 = data1.drop(index=0)
#數(shù)據(jù)框列名確定，并刪除第一行
data2 = data1[['合同號', '姓名', '聯(lián)絡(luò)類型', '聯(lián)絡(luò)類型', '催收時間', '催收內(nèi)容', '催收狀態(tài)', '委案日期']]
#取數(shù)據(jù)框中的固定列
注：如需本文數(shù)據(jù)，可直接在公眾號中回復(fù)”催收數(shù)據(jù)時間處理”，即可免費(fèi)獲取。
得到結(jié)果：
2 把催收時間處理成日期格式
接著是處理催收時間變成日期格式，代碼如下：
from datetime import datetime
from xlrd import xldate_as_datetime, xldate_as_tuple
def num_to_date(num_):
return datetime(*xldate_as_tuple(num_,0)).strftime('%Y-%m-%d')
data2['催收時間'] = data2['催收時間'].apply(num_to_date)
data2.head(2)
得到結(jié)果：
3 取客戶最后一條催收記錄
最后是對數(shù)據(jù)框按合同號和催收時間進(jìn)行排序，取最后一條催收記錄，代碼如下：
data3 = data2.sort_values(by=['合同號', '催收時間'],ascending=[False, False])
data3 = data3.groupby('合同號',as_index=False).first()
print(data2.shape)
print(data3.shape)
得到結(jié)果：
(1744, 8)
(1455, 8)?
到此這篇關(guān)于深入了解Python中的時間處理函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python時間處理函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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