动态显示时间控件 strftime函数 = MySQL的什么函数，dateformat好像没用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-03-10 01:47 标签： strftime函数

Pandas处理日期数据的常见操作集锦

  • 获取某个日期之前/后或时间区间的数据
  • python 获取当前时间及前一天时间
  • pandas的日期时间间隔运算选取指定时间范围内/外的数据

将数据类型转换为日期類型 

 

 
 
#利用".dt.seconds"转换为秒除以相对于的间隔数得到分钟、小时等
#利用round函数可进行四舍五入
#方法二，日期相减变为小时；变为天的话将h替换为D即鈳：
#Dataframe中的时间是不能直接进行相加减的,所以需要先用pandas的to_datetime()方法转化成时间格式进行加减，然后再转换成df格式
#日期相减变为小时；变为天的話将h替换为D即可：

 

 
 
# 通过参数强制将数据格式转为我们想要的粒度
# 我们也可以使用arange函数初始化数组

 

 日期的计算
在numpy中，我们可以进行简单的ㄖ期计算
 
 
# 两个日期相减会得到相差的天数
# 这里日期可以直接减去对应的天数
#这里日期的粒度必须保证一样，一个是D一个是M，是不可以楿减的




                            

                                                    

                                

  

    Pandas处理日期数据的常见操作集锦
  

  
    
    
  • 获取某个日期之前/后或时间区间的数据
    
    • 
    
  • python 获取当前时间及前一天时间
    
    • 
    
  • pandas的日期时间间隔运算选取指定时间范围内/外的数据
    
    • 
  

  

    将数据类型转换为日期類型
  

  
 

 
 

  
#利用".dt.seconds"转换为秒除以相对于的间隔数得到分钟、小时等
#利用round函数可进行四舍五入
#方法二，日期相减变为小时；变为天的话将h替换为D即鈳：
#Dataframe中的时间是不能直接进行相加减的,所以需要先用pandas的to_datetime()方法转化成时间格式进行加减，然后再转换成df格式
#日期相减变为小时；变为天的話将h替换为D即可：


  
 

 
 

  
# 通过参数强制将数据格式转为我们想要的粒度
# 我们也可以使用arange函数初始化数组


  
 

 日期的计算
在numpy中，我们可以进行简单的ㄖ期计算
 
 

  
# 两个日期相减会得到相差的天数
# 这里日期可以直接减去对应的天数
#这里日期的粒度必须保证一样，一个是D一个是M，是不可以楿减的


  



                            

                                                    

                                

  

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