52_Pandas处理日期和时间列（字符串转换、日期提取等）
将解释如何操作表示 pandas.DataFrame 的日期和时间（日期和时间）的列。字符串与 datetime64[ns] 类型的相互转换，将日期和时间提取为数字的方法等。
以下内容进行说明。
将字符串转换为 datetime64[ns] 类型（时间戳类型）：to_datetime()
时间戳类型属性/方法
使用 dt 访问器批量处理整个列
对于日期时间索引
从文件读取时将字符串转换为 datetime64[ns] 类型
如何将 datetime64[ns] 类型指定为索引并将其处理为时序数据以及如何使用，请参考以下文章。
以带有以下 csv 文件的 pandas.DataFrame 为例。
import pandas as pd
import datetime
df = pd.read_csv('./data/sample_datetime_multi.csv')
print(df)
将字符串转换为 datetime64[ns] 类型（时间戳类型）：to_datetime()
print(pd.to_datetime(df['A']))
如果格式不标准，请在参数格式中指定格式字符串。
print(pd.to_datetime(df['B'], format='%Y年%m月%d日 %H时%M分'))
即使原始格式不同，如果指示的日期和时间相同，则 datetime64[ns] 类型值是等价的。
print(pd.to_datetime(df['A']) == pd.to_datetime(df['B'], format='%Y年%m月%d日 %H时%M分'))
如果要将转换为 datetime64[ns] 类型的列作为新列添加到 pandas.DataFrame，请指定新列名并分配它。如果您指定原始列名，它将被覆盖。
df['X'] = pd.to_datetime(df['A'])
print(df)
时间戳类型属性/方法
pandas.to_datetime() 函数转换的列的dtype是datetime64[ns]类型，每个元素都是Timestamp类型。
print(df)
print(df.dtypes)
print(df['X'][0])
print(type(df['X'][0]))
Timestamp 类型继承并扩展了 Python 标准库 datetime 的 datetime 类型。
print(issubclass(pd.Timestamp, datetime.datetime))
可以获取年、月、日（年、月、日）、时、分、秒（时、分、秒）、星期几（字符串：weekday_name，数字：dayofweek）等作为属性。
print(df['X'][0].year)
print(df['X'][0].weekday_name)
还可以使用 to_pydatetime() 转换为 Python 标准库 datetime 类型，使用 to_datetime64() 转换为 NumPy datetime64[ns] 类型。
py_dt = df['X'][0].to_pydatetime()
print(type(py_dt))
dt64 = df['X'][0].to_datetime64()
print(type(dt64))
timestamp() 是一种以浮点浮点类型返回 UNIX 时间（纪元秒 = 自 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 以来的秒数）的方法。如果需要整数，请使用 int()。
print(df['X'][0].timestamp())
print(pd.to_datetime('1970-01-01 00:00:00').timestamp())
print(int(df['X'][0].timestamp()))
与 Python 标准库中的 datetime 类型一样，strftime() 可用于转换为任何格式的字符串。请参阅下文，了解如何将其应用于列的所有元素。
print(df['X'][0].strftime('%Y/%m/%d'))
使用 dt 访问器批量处理整个列
有一个 str 访问器将字符串处理应用于整个 pandas.Series。
与Timestamp类型一样，年、月、日（年、月、日）、时、分、秒（时、分、秒）、星期几（字符串：weekday_name，数字：dayofweek）等都可以作为属性获得。 在 dt 之后写下每个属性名称。 pandas.Series 的每个元素都被处理并返回 pandas.Series。
print(df['X'].dt.year)
print(df['X'].dt.hour)
也可以使用 dayofweek（星期一为 0，星期日为 6）仅提取一周中特定日期的行。
print(df['X'].dt.dayofweek)
print(df[df['X'].dt.dayofweek == 4])
当使用 astype() 方法将 datetime64[ns] 类型的列转换为字符串 str 类型时，它会转换为标准格式的字符串。
print(df['X'].astype(str))
dt.strftime() 可用于一次将列转换为任何格式的字符串。也可以使其成为仅具有日期或仅具有时间的字符串。
print(df['X'].dt.strftime('%A, %B %d, %Y'))
print(df['X'].dt.strftime('%Y年%m月%d日'))
如果要将转换为字符串的列作为新列添加到 pandas.DataFrame，请指定新列名并分配它。如果您指定原始列名，它将被覆盖。
df['en'] = df['X'].dt.strftime('%A, %B %d, %Y')
df['cn'] = df['X'].dt.strftime('%Y年%m月%d日')
print(df)
可以使用 dt.to_pydatetime() 获得一个 NumPy 数组 ndarray，其元素是 Python 标准库的日期时间类型对象。
print(df['X'].dt.to_pydatetime())
print(type(df['X'].dt.to_pydatetime()))
print(type(df['X'].dt.to_pydatetime()[0]))
NumPy的datetime64[ns]类型数组可以用values属性代替方法获取。
print(df['X'].values)
print(type(df['X'].values))
print(type(df['X'].values[0]))
例如，Timestamp 类型有一个返回 UNIX 时间（秒）的方法 (timestamp())，但 dt 访问器没有。在这种情况下，使用 map() 即可。
print(df['X'].map(pd.Timestamp.timestamp))
如果要转换为整数 int 类型，请使用 astype() 方法。
print(df['X'].map(pd.Timestamp.timestamp).astype(int))
对于日期时间索引
在处理时间序列数据时非常有用。有关详细信息，请参阅下面的文章。
在示例中，set_index() 用于将现有列指定为索引，为方便起见，使用 drop() 方法删除多余的列。
df_i = df.set_index('X').drop(['en', 'cn'], axis=1)
print(df_i)
print(df_i.index)
DatetimeIndex 类型索引具有年、月、日（年、月、日）、时、分、秒（时、分、秒）、星期几（字符串：weekday_name，数字：dayofweek）等属性，以及方法如由于提供了 strftime()，因此可以一次处理所有索引元素，而无需通过 dt 属性。
返回类型因属性和方法而异，不是pandas.Series，但如果要在pandas.DataFrame中添加新列，可以指定新列名并分配。
print(df_i.index.minute)
print(df_i.index.strftime('%y/%m/%d'))
df_i['min'] = df_i.index.minute
df_i['str'] = df_i.index.strftime('%y/%m/%d')
print(df_i)
从文件读取时将字符串转换为 datetime64[ns] 类型
从文件中读取数据时，可以在读取时将字符串转换为 datetime64[ns] 类型。 对于 pandas.read_csv() 函数，在参数 parse_dates 中指定要转换为 datetime64[ns] 类型的列号列表。请注意，即使只有一个，也必须列出。
df_csv = pd.read_csv('data/sample_datetime_multi.csv', parse_dates=[0])
print(df_csv)
print(df_csv.dtypes)
df_csv_jp = pd.read_csv('./data/sample_datetime_multi.csv',
parse_dates=[1],
date_parser=lambda date: pd.to_datetime(date, format='%Y年%m月%d日 %H时%M分'))
print(df_csv_jp)
print(df_csv_jp.dtypes)
可以使用参数 index_col 指定要索引的列。
在这种情况下，如果参数 parse_dates=True，索引列将被转换为 datetime64[ns] 类型。
df_csv_jp_i = pd.read_csv('./data/sample_datetime_multi.csv',
index_col=1,
parse_dates=True,
date_parser=lambda date: pd.to_datetime(date, format='%Y年%m月%d日 %H时%M分'))
print(df_csv_jp_i)
print(df_csv_jp_i.index)
读取 Excel 文件的 pandas.read_excel() 函数也有参数 parse_dates、date_parser 和 index_col，因此在读取时也可以进行类似的转换。有关 pandas.read_excel() 函数的信息，请参阅以下文章。
Original: https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/127703926
Author: 饺子大人
Title: 52_Pandas处理日期和时间列（字符串转换、日期提取等）
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