在 Python 編程中，日期時(shí)間數(shù)據(jù)的處理是一項(xiàng)基礎(chǔ)且重要的工作。無論是記錄日志的時(shí)間戳、分析數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，還是設(shè)置任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間，都離不開對日期時(shí)間的操作。Python 提供了豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫，幫助開發(fā)者高效處理各種日期時(shí)間相關(guān)任務(wù)，接下來就為大家詳細(xì)介紹 Python 處理日期數(shù)據(jù)的常見方法。
一、使用datetime模塊處理日期時(shí)間
datetime是 Python 標(biāo)準(zhǔn)庫中用于處理日期和時(shí)間的核心模塊，它包含了date、time、datetime、timedelta等多個(gè)類，功能強(qiáng)大且使用靈活。
1. 日期和時(shí)間的表示
date類用于表示日期，包含年、月、日三個(gè)屬性。例如：
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from datetime import date
today = date.today()
print(today) # 輸出當(dāng)前日期，格式如 2024-01-01
time類用于表示時(shí)間，包含時(shí)、分、秒、微秒等屬性。示例如下：
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from datetime import time
my_time = time(12, 30, 0)
print(my_time) # 輸出 12:30:00
datetime類則是date和time的結(jié)合，同時(shí)表示日期和時(shí)間。獲取當(dāng)前日期時(shí)間的方式如下：
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from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now) # 輸出當(dāng)前日期時(shí)間，格式如 2024-01-01 12:30:00.123456
2. 日期時(shí)間的運(yùn)算
timedelta類用于表示兩個(gè)日期或時(shí)間之間的差值，可以進(jìn)行日期時(shí)間的加減運(yùn)算。比如計(jì)算未來一周的日期：
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from datetime import datetime, timedelta
now = datetime.now()
one_week_later = now + timedelta(weeks=1)
print(one_week_later)
也能計(jì)算兩個(gè)日期之間的天數(shù)差：
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date1 = date(2024, 1, 1)
date2 = date(2024, 1, 10)
delta = date2 - date1
print(delta.days) # 輸出 9
3. 日期時(shí)間的格式化與解析
格式化是將日期時(shí)間對象轉(zhuǎn)換為指定格式的字符串，strftime方法可以實(shí)現(xiàn)這一功能。例如將當(dāng)前時(shí)間格式化為 “年 - 月 - 日 時(shí)：分: 秒” 的形式：
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now = datetime.now()
formatted_time = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(formatted_time)
解析則是將字符串轉(zhuǎn)換為日期時(shí)間對象，使用strptime方法。假設(shè)要將字符串 “2024-01-01 12:30:00” 轉(zhuǎn)換為datetime對象：
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from datetime import datetime
time_str = "2024-01-01 12:30:00"
parsed_time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(parsed_time)
二、使用pandas庫處理日期時(shí)間
pandas是數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要庫，在處理日期時(shí)間數(shù)據(jù)方面也表現(xiàn)出色，尤其適用于處理大規(guī)模的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
1. 創(chuàng)建日期時(shí)間索引
pandas的date_range函數(shù)可以生成指定頻率的日期時(shí)間序列，常用于創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)的索引。例如生成從 2024 年 1 月 1 日開始，持續(xù) 10 天，按天為頻率的日期序列：
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import pandas as pd
date_index = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=10)
print(date_index)
2. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理
pandas的Series和DataFrame對象對日期時(shí)間數(shù)據(jù)有良好的支持?？梢苑奖愕剡M(jìn)行重采樣、滾動統(tǒng)計(jì)等操作。比如對一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行按月重采樣，并計(jì)算每月的總和：
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import pandas as pd
import numpy as np
data = np.random.randn(365)
index = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=365)
s = pd.Series(data, index=index)
monthly_sum = s.resample('M').sum()
print(monthly_sum)
三、使用arrow庫簡化日期時(shí)間處理
arrow是一個(gè)第三方庫，它在datetime模塊的基礎(chǔ)上進(jìn)行了封裝，提供了更簡潔、統(tǒng)一的 API，降低了日期時(shí)間處理的復(fù)雜性。
安裝arrow庫后，創(chuàng)建當(dāng)前時(shí)間對象的方式如下：
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import arrow
now = arrow.now()
print(now)
arrow庫的格式化和解析操作也更加直觀。格式化時(shí)間為指定格式：
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import arrow
time_obj = arrow.now()
formatted_time = time_obj.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
print(formatted_time)
解析字符串為arrow時(shí)間對象：
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import arrow
time_str = "2024-01-01 12:30:00"
parsed_time = arrow.get(time_str, 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss')
print(parsed_time)
Python 處理日期時(shí)間的方式豐富多樣，datetime模塊作為基礎(chǔ)滿足基本需求，pandas庫擅長處理大規(guī)模時(shí)間序列數(shù)據(jù)，arrow庫則以簡潔的 API 帶來便利。開發(fā)者可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和需求，選擇合適的工具高效完成日期時(shí)間處理任務(wù)。
