pandas时间处理

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时间戳转 datetime
查看日期是第几周
根据周求日期
pandas 生成时间序列
时间偏移

时间戳转 datetime

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import time
import datetime

timstamp = int(time.time())
datetime.datetime.utcfromtimestamp(timstamp)
# output utc datetime
# datetime.datetime(2017, 12, 1, 8, 13, 43)

datetime.datetime.fromtimestamp(timstamp[, tz])
# output local datetime
# datetime.datetime(2017, 12, 1, 16, 13, 43)

查看日期是第几周

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import datetime
start_dt = datetime.datetime.strptime('2017-12-05', '%Y-%m-%d')
start_dt.isocalendar()[1]
# Out[16]: 49

根据周求日期

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time.strptime('2017480', '%Y%U%w') # 2017年48周 周日

datetime.weekday() # 获取一周的第几天 [0, 6]
datetime.isocalendar() # 获取年、第几周[1, +oo]、第几天[1, 7]

字符转换格式

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%a: 星期的简写。如 星期三为Web
%A: 星期的全写。如 星期三为Wednesday
%b: 月份的简写。如4月份为Apr
%B: 月份的全写。如4月份为April
%c: 日期时间的字符串表示。（如： 04/07/10 10:43:39）
%d: 日在这个月中的天数（是这个月的第几天）
%f: 微秒（范围[0,999999]）
%H: 小时（24小时制，[0, 23]）
%I: 小时（12小时制，[0, 11]）
%j: 日在年中的天数 [001,366]（是当年的第几天）
%m: 月份（[01,12]）
%M: 分钟（[00,59]）
%p: AM或者PM
%S: 秒（范围为[00,61]，为什么不是[00, 59]，参考python手册~_~）
%U: 周在当年的周数当年的第几周），星期天作为周的第一天
%w: 今天在这周的天数，范围为[0, 6]，6表示星期天
%W: 周在当年的周数（是当年的第几周），星期一作为周的第一天
%x: 日期字符串（如：04/07/10）
%X: 时间字符串（如：10:43:39）
%y: 2个数字表示的年份
%Y: 4个数字表示的年份
%z: 与utc时间的间隔 （如果是本地时间，返回空字符串）
%Z: 时区名称（如果是本地时间，返回空字符串）
%%: %% => %

pandas 日期

生成日期序列

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import pandas as pd
import numpy ad np

longer_ts = pd.Series(np.random.rand(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
# In [70]: longer_ts['2001']
# Out[70]:
# 2001-01-01    0.822498
# 2001-01-02    0.455563
# 2001-01-03    0.845438
# 2001-01-04    0.924114
# 2001-01-05    0.287750
# 2001-01-06    0.535029
#...

每隔一段时间时间切片

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pd.date_range('2000-01-01', periods=10,  periods=10, freq='1h30min')
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Out[116]:
DatetimeIndex(['2000-01-01 00:00:00', '2000-01-01 01:30:00',
               '2000-01-01 03:00:00', '2000-01-01 04:30:00',
               '2000-01-01 06:00:00', '2000-01-01 07:30:00',
               '2000-01-01 09:00:00', '2000-01-01 10:30:00',
               '2000-01-01 12:00:00', '2000-01-01 13:30:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='90T')

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In [123]: ts
Out[123]:
2000-01-31    0.266391
2000-02-29   -0.528959
2000-03-31   -1.013039
2000-04-30   -1.206905
Freq: M, dtype: float64

In [124]: ts.shift(1, freq='90T')
     ...:
Out[124]:
2000-01-31 01:30:00    0.266391
2000-02-29 01:30:00   -0.528959
2000-03-31 01:30:00   -1.013039
2000-04-30 01:30:00   -1.206905
Freq: M, dtype: float64

In [125]: ts.shift(2)
Out[125]:
2000-01-31         NaN
2000-02-29         NaN
2000-03-31    0.266391
2000-04-30   -0.528959
Freq: M, dtype: float64

In [126]: ts.shift(2, freq='M')
Out[126]:
2000-03-31    0.266391
2000-04-30   -0.528959
2000-05-31   -1.013039
2000-06-30   -1.206905
Freq: M, dtype: float64

In [127]: ts.shift(3, freq='D')
Out[127]:
2000-02-03    0.266391
2000-03-03   -0.528959
2000-04-03   -1.013039
2000-05-03   -1.206905
dtype: float64

按月求平均

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In [128]: ts = pd.Series(np.random.randn(20),
     ...:                index=pd.date_range('1/15/2000', periods=20, freq='4d'))
     ...: ts
     ...:
Out[128]:
2000-01-15   -0.209952
2000-01-19    0.226069
2000-01-23    0.346459
2000-01-27    0.307560
2000-01-31   -0.749712
2000-02-04   -1.241700
2000-02-08    0.827360
2000-02-12    1.157611
2000-02-16   -0.303152
2000-02-20    0.703649
2000-02-24    2.449799
2000-02-28   -1.470502
2000-03-03   -0.311032
2000-03-07    0.698538
2000-03-11    0.171358
2000-03-15   -1.328993
2000-03-19    0.346595
2000-03-23   -0.681117
2000-03-27   -0.000089
2000-03-31    1.598276
Freq: 4D, dtype: float64

In [129]: ts.resample('M').mean()
     ...:
Out[129]:
2000-01-31   -0.015915
2000-02-29    0.303295
2000-03-31    0.061692
Freq: M, dtype: float64

image

根据第几周求日期

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import datetime

datetime.datetime.strptime(str(date_list[idx][0]) + str(data[0]) + '0', '%Y%W%w')

根据日期求是第几周

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date = '2018-1-1'

year = date.isocalendar()[0]
week = date.isocalendar()[1]