教你怎么用python实现字符串转日期

目录

• 一、生成日期数据
• 1.1 设定开始时间、长度、频率
• 1.2 设定起始、终止时间、频率
• 二、字符串转化为日期
• 2.1 pd.to_datetime()
• 2.2 datetime.strptime
• 三、从日期数据中提取成分
• 3.1 直接提取:
• 3.2 使用strftime函数：
• 3.3 字符串切片截取

一、生成日期数据

import pandas as pd
pd.date_range( )

同生成随机数的思想类似，使用pandas库中的函数

pd.date_range(start=None，end=None，periods=None，freq=None，tz=None，nORMalize=False，name=None，close=None，**kwargs)

1.1 设定开始时间、长度、频率

start_date='20200101'
length=10
date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10).tolist()  #默认freq为D，每天
date_1

也可以设置频率freq=‘M'

date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10,freq='M') 

1.2 设定起始、终止时间、频率

start_date='20200101'
end_date='20200110'
date_2=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq='D')  #默认为D
date_2

频率freq的设置有：

D --- Day --- 每日
B --- BusinessDay --- 每工作日
H --- Hour --- 每小时
T/min --- Minute ---每分钟
S --- Second --- 每秒
M --- MonthEnd --- 每月最后一个日历日
Q --- Quater --- 每季度

注意上面生成的日期数据，就是list格式，在构建数据框时可以直接用。

pd.DataFrame({'Time':date_1})

二、字符串转化为日期

导入数据时常会出现，日期型数据导入后，变成字符串格式，在后续使用时，需要转化为日期。

构造一个时间数据

date_list1=pd.date_range(start=start_date,periods=gap).strftime('%Y%m%d').tolist()   
num1=np.random.randint(1,101,100)   #生成1-101的随机整数
num2=np.random.randint(100,201,100)
df_temp=pd.DataFrame({'Time':date_list1,
                     'Number1':num1,
                     'Number2':num2})
df_temp.head()

上面数据构造时，为了方便之后举例子，将生成的时间数据转化为字符串后，构造的数据框。

2.1 pd.to_datetime()

print(df_temp['Time'].dtype)
print(pd.to_datetime(df_temp['Time']).dtype)

输出：

object
datetime64[ns]

pd.datetime这个函数可以直接作用在数据框的列上面，直接转换。

2.2 datetime.strptime

注意区分：

from datetime import datetime
datetime.strftime() #由日期格式转化为字符串
datetime.strptime()  #由字符串格式转化为日期

例子：

print(datetime.strptime('20200101','%Y%m%d'))

print(datetime.strptime('2020-01-01','%Y-%m-%d'))

输出：

2020-01-01 00:00:00
2020-01-01 00:00:00

但是这个函数只能作用一个值，如果对数据框的列进行操作，需要首先定义一个函数：

from datetime import datetime
def date_ch(value):
    return datetime.strptime(value,'%Y%m%d')

print(date_ch('20200812'))
df_temp['Time']=df_temp['Time'].apply(date_ch)
df_temp['Time']

三、从日期数据中提取成分

3.1 直接提取:

pd.to_datetime('20200307').month

#year：日
#month：月
#week：周
#day：日

输出：

3

3.2 使用strftime函数：

pd.to_datetime('20200101').strftime('%Y-%m')

输出：

‘2020-01'

3.3 字符串切片截取

数据如下：

def date_ch(value):
    str_value=value.strftime('%Y-%m-%d')
    month=str_value[5:7]
    return month
df_temp['Time'].apply(date_ch)
#或者
#df_temp['Time'].apply(lambda x:date_ch(x))

strftime函数提取日期成分中，日期的标准化格式符号：

%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： 05/01/10 09:00:20）
%d:  日在这个月中的天数
%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]
%m:  月份（[01,12]）
%M:  分钟（[00,59]）
%p:  AM或者PM
%S:  秒（范围为[00,61]）
%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，星期一作为周的第一天
%x:  日期字符串（如：05/01/20）
%X:  时间字符串（如：09:00:20）
%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）

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