教你用python從日期中獲取年、月、日和星期等30種信息

更新時間：2022年07月04日 10:28:30 作者：python技巧(數(shù)據(jù)分析及可視化)

在日常的工作,經(jīng)常需要獲取時間等相關(guān)信息,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何用python從日期中獲取年、月、日和星期等30種信息的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1 計算日期的年月日時分秒,星期,周次…
２計算一年中的第幾天, 第幾個10分鐘, 日期轉(zhuǎn)數(shù)值
３判斷日期是否閏年，年初年末，月初月末…
４字符串時段，季節(jié)
５for循環(huán)快捷計算
６時間間隔天數(shù)計算
補充：Python日期獲取今天及昨天的年月日等信息
總結(jié)

這次介紹日期數(shù)據(jù)處理。

用python中的方法對日期數(shù)據(jù)進行處理, 我們可以獲取很多有用的信息, 比如年月日,星期,周次,季度等, 這里分享工作和數(shù)據(jù)競賽30余種常用的轉(zhuǎn)換方法。

1 計算日期的年月日時分秒,星期,周次…

用pandas的read_excel()方法讀取excel表數(shù)據(jù)，將表格中"日期"列轉(zhuǎn)日期格式

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

df = pd.read_excel('./日期問題.xlsx')
#　將日期列轉(zhuǎn)成日期格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

dt模塊可輕松獲取日期基本屬性

# 轉(zhuǎn)年月日格式(字符串文本)
df['年月日'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
df['年']=df['日期'].dt.year  
df['季度']=df['日期'].dt.quarter
df['月']=df['日期'].dt.month
df['日']=df['日期'].dt.day   
df['星期幾']=df['日期'].dt.dayofweek
df['周次']=df['日期'].dt.week
df['時']=df['日期'].dt.hour
df['分']=df['日期'].dt.minute
df['秒']=df['日期'].dt.second

２計算一年中的第幾天, 第幾個10分鐘, 日期轉(zhuǎn)數(shù)值

通過對天, 時,分的四則運算將日期轉(zhuǎn)為序列數(shù)值數(shù)據(jù)

df['一年中的第幾天']=df['日期'].dt.dayofyear
df['一天中的第幾分鐘']=df['日期'].apply(lambda x: x.minute + x.hour*60) 
df['一天中的第幾個10分鐘'] = df['時'] * 6 + df['分'] // 10
df['數(shù)值'] = df["日期"].values.astype(np.int64) // 10 ** 9
# 轉(zhuǎn)年月(數(shù)值)
df['年月'] = df['日期'].dt.year * 100 + df['日期'].dt.month

３判斷日期是否閏年，年初年末，月初月末…

apply() 和lambda()方法使用. python中2個強大的高階函數(shù).

df['是否閏年'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_leap_year) # 是否閏年
df['是否月初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_start) # 是否月初
df['是否月末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_month_end)   # 月末
df['是否季節(jié)初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_start)  # 季度初
df['是否季節(jié)末'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_quarter_end) # 季度末
df['是否年初'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_start)  # 年初
df['是否年尾'] = df['日期'].apply(lambda x: x.is_year_end)  # 年內(nèi)末
df['是否周末'] = df['日期'].apply(lambda x: True if x.dayofweek in [5, 6] else False)  # 是否周末
df.loc[((df['時'] >= 8) & (df['時'] < 22)), '是否營業(yè)時間'] = True

４字符串時段，季節(jié)

構(gòu)造字典, 用map方法進行替換.

period_dict ={
    23: '深夜', 0: '深夜', 1: '深夜',
    2: '凌晨', 3: '凌晨', 4: '凌晨',
    5: '早晨', 6: '早晨', 7: '早晨',
    8: '上午', 9: '上午', 10: '上午', 11: '上午',
    12: '中午', 13: '中午',
    14: '下午', 15: '下午', 16: '下午', 17: '下午',
    18: '傍晚',
    19: '晚上', 20: '晚上', 21: '晚上', 22: '晚上',
}
df['時間段']=df['時'].map(period_dict)
# 一年中的哪個季度
season_dict = {
    1: '春季', 2: '春季', 3: '春季',
    4: '夏季', 5: '夏季', 6: '夏季',
    7: '秋季', 8: '秋季', 9: '秋季',
    10: '冬季', 11: '冬季', 12: '冬季',
}
df['季節(jié)']=df['月'].map(season_dict)

５for循環(huán)快捷計算

python中的getattr()方法

time_features = ['year', 'month', 'quarter', 'week', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear']
dtype = np.int16
for time_feature in time_features:
    df[time_feature] = getattr(df['日期'].dt, time_feature).astype(dtype)

６時間間隔天數(shù)計算

日期與一指定日期或者今天日期相比, 計算間隔天數(shù)

# 設(shè)置初始的時間
base_time = datetime.datetime.strptime('2021-06-01', '%Y-%m-%d')
# 計算時間差
df['時間差'] = df['日期'].apply(lambda x: x-base_time).dt.days   
# 距離今天天數(shù) 
df['間隔天數(shù)'] = list(map(lambda x: x.days, pd.to_datetime('today') - df['日期']))

補充：Python日期獲取今天及昨天的年月日等信息

import time
from datetime import datetime, date, timedelta
 
# 當前日期
now_date = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print("now_date: {}".format(now_date))
 
# 當前時間的年月日
year = datetime.now().year
month = datetime.now().month
day = datetime.now().day
 
print(f"year: {year}, month: {month}, day: {day}")
 
# 昨天
month_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).month
day_yesterday = (date.today() + timedelta(days=-1)).day
 
print(f"month_yesterday: {month_yesterday}, day_yesterday: {day_yesterday}")

輸出結(jié)果：