怎么使用Pandas数据分析固定时间点和时间差

这篇文章主要介绍“怎么使用Pandas数据分析固定时间点和时间差”，在日常操作中，相信很多人在怎么使用Pandas数据分析固定时间点和时间差问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么使用Pandas数据分析固定时间点和时间差”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

前言

pandas处理时间的对象有很多，分别表示不同的作用。

本次介绍固定时间对象和时间长对象。

还是先导入包：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import datetime

固定时间 时间点对象的建立

时间点就表示一个时刻的具体时间，比如现在是2022年8月10日16:31:56。

时间对象的建立有很多方法。

#使用 python 的 datetime 库，至少需要年月日

datetime.datetime.now()

#指定时间
datetime.datetime(2022,8,10,10,5)

#pandas 等第三方库都是在datetime建立时间对象的
#pd.Timestamp() 是定义时间的主要函数，代替 python 中的 datetime.datetime 对象。
pd.Timestamp(datetime.datetime(2020, 6, 8))

指定时间字符串

pd.Timestamp('2012-05-01')
# Timestamp('2012-05-01 00:00:00')
pd.Timestamp('2017-01-01T12')
# Timestamp('2017-01-01 12:00:00')

#指定时间位置数字，可以依次定义 year, month, day，hour, minute, second, microsecond

pd.Timestamp(2012, 5, 1)
# Timestamp('2012-05-01 00:00:00')
pd.Timestamp(2017, 1, 1, 12)
# Timestamp('2017-01-01 12:00:00')
pd.Timestamp(year=2017, month=1, day=1, hour=12)
# Timestamp('2017-01-01 12:00:00')

#解析时间戳
pd.Timestamp(1513393355.5, unit='s') # 单位为秒
# Timestamp('2017-12-16 03:02:35.500000')
#指定时区
pd.Timestamp(1513393355, unit='s', tz='US/Pacific')
# Timestamp('2017-12-15 19:02:35-0800', tz='US/Pacific')
# 指定为北京时间
pd.Timestamp(1513393355, unit='s', tz='Asia/Shanghai')
# Timestamp('2017-12-16 11:02:35+0800', tz='Asia/Shanghai')
 #特殊时间
#以下可取得当前时间，从而可通过属性取到今天日期、年份等信息：
pd.Timestamp('today')
pd.Timestamp('now')
# Timestamp('2022-08-10 10:11:56.532981')
pd.Timestamp('today').date() # 只取日期

 #也可以计算出昨天、明天等信息：
# 昨天
pd.Timestamp('now')-pd.Timedelta(days=1)
# Timestamp('2020-06-08 16:14:39.254365')
# 明天
pd.Timestamp('now')+pd.Timedelta(days=1)
# Timestamp('2020-06-10 16:15:28.019039')
# 当月初，一日
pd.Timestamp('now').replace(day=1)
# Timestamp('2020-06-01 16:15:28.019039')
 #时间限制
#由于 Pandas 以纳秒粒度表示时间戳，因此可以使用64位整数表示的时间跨度限制为大约584年：
pd.Timestamp.min
# Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')
pd.Timestamp.max
# Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

时间属性

一个具体的时间包含了非常丰富的信息，如年份、在周几、在几月、在哪个季度，需要我们进行属性的读取。

#先创建一个时间
time = pd.Timestamp('now')
time

 以下是丰富的时间属性：

time.asm8 # 返回 numpy datetime64格式（以纳秒为单位）。
#numpy.datetime64('2022-08-10T09:58:52.365676000')
time.dayofweek # 1 周几，周一为0
time.day_of_week # 同上
time.dayofyear # 161, 一年的第几天
time.day_of_year # 同上
time.days_in_month # 30 当月有多少天
time.daysinmonth # 30 同上
time.freqstr # None, 周期字符
time.is_leap_year # True 是否闰年，公历的
time.is_month_end # False 是否当月最后一天
time.is_month_start # False 是否当月第一天
time.is_quarter_end # False 是否当季最后一天
time.is_quarter_start # False 是否当季第一天
time.is_year_end # 是否当年最后一天
time.is_year_start # 是否当年第一天
time.quarter # 2 当前季度数
# 如指定会返回类似 <DstTzInfo 'Asia/Shanghai' CST+8:00:00 STD>
time.tz # None 当前时区别名
time.week # 24 当年第几周
time.weekofyear # 24 同上
time.day # 9 日
time.fold # 0
time.freq # None 频度周期
time.hour # 16
time.microsecond # 890462
time.minute # 46
time.month # 6
time.nanosecond # 0
time.second # 59
time.tzinfo # None
time.value # 1591721219890462000
time.year # 2020

时间方法

time = pd.Timestamp('now', tz='Asia/Shanghai')
# Timestamp('2020-06-09 16:55:58.027896+0800', tz='Asia/Shanghai')
#方法如下：
# 转换为指定时区
time.astimezone('UTC')
# Timestamp('2020-06-09 08:55:58.027896+0000', tz='UTC')
# 转换单位，向上舍入
time.ceil('s') # 转为以秒为单位
# Timestamp('2020-06-09 16:55:59+0800', tz='Asia/Shanghai')
time.ceil('ns') # 转为以纳秒为单位
time.ceil('d') # 保留日
time.ceil('h') # 保留时
# 转换单位, 为向下舍入
time.floor('h') # 保留时
# Timestamp('2020-06-09 17:00:00+0800', tz='Asia/Shanghai')
# 类似四舍五入
time.round('h') # 保留时

# 返回星期名
time.day_name() # 'Tuesday'
# 月份名称
time.month_name() # 'June'
 
# 将时间戳规范化为午夜，保留tz信息。
time.normalize()
# Timestamp('2020-06-09 00:00:00+0800', tz='Asia/Shanghai')
 
# 时间元素替换 datetime.replace，可处理纳秒。
time.replace(year=2019) # 年份换为2019年
# Timestamp('2019-06-09 17:14:44.126817+0800', tz='Asia/Shanghai')
time.replace(month=8) # 月份换为8月
# Timestamp('2020-08-09 17:14:44.126817+0800', tz='Asia/Shanghai')
 
# 转为周期类型，将丢失时区
time.to_period(freq='h') # 周期为小时
# Period('2020-06-09 17:00', 'H')
 
# 转为指定时区
time.tz_convert('UTC') # 转为 utc 时间
# Timestamp('2020-06-09 09:14:44.126817+0000', tz='UTC')
# 本地化时区转换
time = pd.Timestamp('now')
time.tz_localize('Asia/Shanghai')
# Timestamp('2020-06-09 17:32:47.388726+0800', tz='Asia/Shanghai')
time.tz_localize(None) # 删除时区

时间缺失值

pd.Timestamp(pd.NaT)
#参与计算
pd.NaT+pd.Timestamp('20201001')

.dt 时间访问器

#对于时间序列数据，可以使用 s.dt.xxx 的形式来访问它们的属性和调用它们的方法：

s = pd.Series(pd.date_range('2020-01-01', periods=3, freq='d'))
s.dt.date
s.dt.time
s.dt.timetz
s.dt.year
s.dt.month
s.dt.day
s.dt.hour
s.dt.minute
s.dt.second
s.dt.microsecond
s.dt.nanosecond
s.dt.week
s.dt.weekofyear
s.dt.dayofweek
s.dt.weekday
s.dt.dayofyear
s.dt.quarter
s.dt.is_month_start
s.dt.is_month_end
s.dt.is_quarter_start
s.dt.is_quarter_end
s.dt.is_year_start
s.dt.is_year_end
s.dt.is_leap_year
s.dt.daysinmonth
s.dt.days_in_month
s.dt.tz
s.dt.freq
s.dt.to_period
s.dt.to_pydatetime
s.dt.tz_localize
s.dt.tz_convert
s.dt.normalize
s.dt.strftime
s.dt.round
s.dt.floor
s.dt.ceil
s.dt.month_name
s.dt.day_name
s.dt.qyear
s.dt.start_time
s.dt.end_time
s.dt.days
s.dt.seconds
s.dt.microseconds
s.dt.nanoseconds
s.dt.components
s.dt.to_pytimedelta
s.dt.total_seconds
 
# 个别用法举例
s.dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('US/Eastern')
s.dt.strftime('%Y/%m/%d')

时长数据

时间差

和上面的时间点比起来，时间差就表示一个时间的长度，一天一小时这种时间差。

Timedelta 数据类型用来代表时间增量，两个固定时间相减会产生时差： 

# 两个固定时间相减
pd.Timestamp('2020-11-01 15') - pd.Timestamp('2020-11-01 14')
# Timedelta('0 days 01:00:00')
pd.Timestamp('2020-11-01 08') - pd.Timestamp('2020-11-02 08')
# Timedelta('-1 days +00:00:00')

按以下格式传入字符串：

# 一天
pd.Timedelta('1 days')
# Timedelta('1 days 00:00:00')
pd.Timedelta('1 days 00:00:00')
# Timedelta('1 days 00:00:00')
pd.Timedelta('1 days 2 hours')
# Timedelta('1 days 02:00:00')
pd.Timedelta('-1 days 2 min 3us')
# Timedelta('-2 days +23:57:59.999997'

用关键字参数指定时间：
pd.Timedelta(days=5, seconds=10)
# Timedelta('5 days 00:00:10')
pd.Timedelta(minutes=3, seconds=2)
# Timedelta('0 days 00:03:02')

# 可以实现指定分钟有多少天，多少小时
pd.Timedelta(minutes=3242)

 使用带周期量的偏移量别名：

# 一天
pd.Timedelta('1D')
# Timedelta('1 days 00:00:00')
# 两周
pd.Timedelta('2W')
# Timedelta('14 days 00:00:00')
# 一天2小时3分钟4秒
pd.Timedelta('1D2H3M4S')

带单位的整型数字：

# 一天
pd.Timedelta(1, unit='d')
# 100 秒
pd.Timedelta(100, unit='s')
# Timedelta('0 days 00:01:40')
# 4 周
pd.Timedelta(4, unit='w')
# Timedelta('28 days 00:00:00')

Python内置的datetime.timedelta或者Numpy的np.timedelta64：

# 一天10分钟
pd.Timedelta(datetime.timedelta(days=1, minutes=10))
# Timedelta('1 days 00:10:00')
 
# 100纳秒
pd.Timedelta(np.timedelta64(100, 'ns'))
# Timedelta('0 days 00:00:00.000000100')

负值 

# 负值
pd.Timedelta('-1min')
# Timedelta('-1 days +23:59:00')
 
# 空值，缺失值
pd.Timedelta('nan')
# NaT
 
# pd.Timedelta('nat')
# NaT

也可以用 DateOffsets (Day, Hour, Minute, Second, Milli, Micro, Nano) 来构建：

pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2))
# Timedelta('0 days 00:00:02')
 
#to_timedelta,可以直接生成单个时长数据：
pd.to_timedelta('1 days 06:05:01.00003')
# Timedelta('1 days 06:05:01.000030')
pd.to_timedelta('15.5us')
# Timedelta('0 days 00:00:00.000015')
 
pd.to_timedelta(pd.offsets.Day(3))
# Timedelta('3 days 00:00:00')
 
pd.to_timedelta('15.5min')
# Timedelta('0 days 00:15:30')
 
pd.to_timedelta(124524564574835)
# Timedelta('1 days 10:35:24.564574835')

时长可以相加：

pd.Timedelta(pd.offsets.Day(2)) + pd.Timedelta(pd.offsets.Second(2)) + pd.Timedelta('00:00:00.000123')
# Timedelta('2 days 00:00:02.000123')

以下是一些操作示例：

s = pd.Series(pd.date_range('2012-1-1', periods=3, freq='D'))
td = pd.Series([pd.Timedelta(days=i) for i in range(3)])
df = pd.DataFrame({'A': s, 'B': td})
df

df['C'] = df['A'] + df['B']
df

df.dtypes

时长属性

tdt=pd.Timedelta('10 days 9 min 3 sec')
tdt.days
tdt.seconds
tdt.value #(时间戳)

到此，关于“怎么使用Pandas数据分析固定时间点和时间差”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：niceseo99@gmail.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。