Pandas 时间日期的处理 ——datetime_datetime.strptime 批量处理

前言：在数据的处理中，我们经常会看到和时间有关的数据，所以对于时间的处理就十分有必要了，今天就来学习一下时间格式的处理吧。

导入包

from datetime import datetime

其他数据转成时间

time1 = datetime(2021,7,13,16,23)
2021-07-13 16:23:00  # 依照年月入时分秒来转换时间，如果少的话就默认为00
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获取当前时间

now = datetime.now()
2021-07-22 19:46:50.479803 # 精确到纳秒（大概）

now.time() # 只要时分秒
19:46:50.479803
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时间戳

time2 = time.time()
1626954410.4798028 # .后面和上面差不多可以证明确实是很小的秒
#前面转换后应该是上面的输出时间
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时间格式化

将当前时间格式化

now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %A %j') # 这里的格式固定，大小写也是
2021-07-22 19:46:50 Thursday 203  # 最后是今天过了多少天
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求时间间隔

time1 = datetime(2021,7,13,16,23)
time3 = datetime(2021,4,23)
print(time1-time3)
81 days, 16:23:00
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特殊时间格式处理

比如：time = ‘北京时间 ：2021-07-13 18:00:00’
这时候如果想要日期就要这样处理：

time = '北京时间 ：2021-07-13 18:00:00'
BJtime = datetime.strptime(time,'北京时间 ：%Y-%m-%d %H:%M:%S')
2021-07-13 18:00:00
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还可以利用Series来批量处理：

timeList = Series(
    [f'北京时间 ：2021-07-{9+i} 18:00:00' for i in range(5)]+\
    [f'时间 ：2021-8-{1+i} 17:00:00' for i in range(5)]+\
    [f'北京时间 ：2021-07-{6+i} 18:00:00' for i in range(5)]
)
0      北京时间 ：2021-07-9 18:00:00
1     北京时间 ：2021-07-10 18:00:00
2     北京时间 ：2021-07-11 18:00:00
3     北京时间 ：2021-07-12 18:00:00
4     北京时间 ：2021-07-13 18:00:00
5         时间 ：2021-8-1 17:00:00
6         时间 ：2021-8-2 17:00:00
7         时间 ：2021-8-3 17:00:00
8         时间 ：2021-8-4 17:00:00
9         时间 ：2021-8-5 17:00:00
10     北京时间 ：2021-07-6 18:00:00
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14    北京时间 ：2021-07-10 18:00:00
# 当然你可以用字符串切片来操作
timeList.apply(lambda x:x[x.find('：')+1:])
0      2021-07-9 18:00:00
1     2021-07-10 18:00:00
2     2021-07-11 18:00:00
3     2021-07-12 18:00:00
4     2021-07-13 18:00:00
5       2021-8-1 17:00:00
6       2021-8-2 17:00:00
7       2021-8-3 17:00:00
8       2021-8-4 17:00:00
9       2021-8-5 17:00:00
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# 不过 包里 也有方法（当你要更改格式的时候就用这个吧）：
print(timeList.apply(lambda x:datetime.strptime(x[x.find('：')+1:],
'%Y-%m-%d %H:%M:%S')))

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