1介绍datetime库之前 我们先比较下time库和datetime库的区别

先说下time

在 Python 文档里，time是归类在Generic Operating System Services中，换句话说， 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知，time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。

该模块主要包括一个类 struct_time，另外其他几个函数及相关常量。 需要注意的是在该模块中的大多数函数是调用了所在平台C library的同名函数， 所以要特别注意有些函数是平台相关的，可能会在不同的平台有不同的效果。另外一点是，由于是基于Unix Timestamp，所以其所能表述的日期范围被限定在 1970 - 2038 之间，如果你写的代码需要处理在前面所述范围之外的日期，那可能需要考虑使用datetime模块更好

所以 一般情况下我们用datetime库就可以解决大部分问题

2说完了datetime与time的区别 先别着急 我们再来说下datetime和pandas时间序列分析和处理Timeseries 

pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为 index 元素的 Series 类型。

pandas库想必大家非常熟悉了，这里不再多说。这个方法的实用性在于，当需要批量处理时间数据时，无疑是最好用的。

pandas时序数据文件读取

dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates='Month', index_col='Month',date_parser=dateparse)
print data.head()

read_csv时序参数

parse_dates:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的，列的名称为“月份”。
index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。

date_parser：指定将输入的字符串转换为可变的时间数据。Pandas默认的数据读取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS'？如需要读取的数据没有默认的格式，就要人工定义。这和dataparse的功能部分相似，这里的定义可以为这一目的服务。The default uses dateutil.parser.parser to do the conversion.

最后 ，我们看下pandas库中的to_datime函数：

pandas.to_datetime（arg，errors ='raise'，utc = None，format = None，unit = None ）

参数    意义
errors    三种取值，‘ignore', ‘raise', ‘coerce'，默认为raise。

             'raise'，则无效的解析将引发异常

             'coerce'，那么无效解析将被设置为NaT

             'ignore'，那么无效的解析将返回输入值

utc  布尔值，默认为none。返回utc即协调世界时。
format    格式化显示时间的格式。
unit    默认值为‘ns'，则将会精确到微妙，‘s'为秒。

举个小例子：

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
            'month': [2, 3],
            'day': [4, 5]})
pd.to_datetime(df)
#0  2015-02-04
#1  2016-03-05
#dtype: datetime64[ns]
#可以看到将字典形式时间转换为可读时间

2、
pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='ignore')
#datetime.datetime(1300, 1, 1, 0, 0)

pd.to_datetime('13000101', format='%Y%m%d', errors='coerce')
#NaT
#如果日期不符合时间戳限制，则errors ='ignore'将返回原始输入，而不会报错。
#errors='coerce'将强制超出NaT的日期，返回NaT。

3最后我们来说下datetime库的最终用法

datetime模块用于是date和time模块的合集，datetime有两个常量，MAXYEAR和MINYEAR，分别是9999和1.

datetime模块定义了5个类，分别是

1.datetime.date：表示日期的类

2.datetime.datetime：表示日期时间的类

3.datetime.time：表示时间的类

from datetime import date
from datetime import datetime
from datetime import time
from datetime import timedelta
from datetime import tzinfo

from datetime import * #不知道用啥 全部导入就可以

4.datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点的间隔

5.datetime.tzinfo：时区的相关信息

一、首先看一下datetime.date类：

date类有三个参数,datetime.date(year,month,day)，返回year-month-day

方法：

1.datetime.date.ctime(),返回格式如 Sun Apr 16 00:00:00 2017

2.datetime.date.fromtimestamp(timestamp),根据给定的时间戮，返回一个date对象；datetime.date.today()作用相同

3.datetime.date.isocalendar():返回格式如(year，month，day)的元组,(2017, 15, 6)

4.datetime.date.isoformat()：返回格式如YYYY-MM-DD

5.datetime.date.isoweekday()：返回给定日期的星期（0-6）星期一=0，星期日=6 这里表明下python3中是从[1-7]表示的 就是本来是星期几现在显示就是星期几

6.datetime.date.replace(year,month,day)：替换给定日期，但不改变原日期

7.datetime.date.strftime(format):把日期时间按照给定的format进行格式化。

8.datetime.date.timetuple()：返回日期对应的time.struct_time对象

　　time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=15, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=5, tm_yday=105, tm_isdst=-1)

9.datetime.date.weekday()：返回日期的星期

python中时间日期格式化符号：

%y 两位数的年份表示（00-99）

%Y 四位数的年份表示（000-9999）

%m 月份（01-12）

%d 月内中的一天（0-31）

%H 24小时制小时数（0-23）

%I 12小时制小时数（01-12）

%M 分钟数（00=59）

%S 秒（00-59） 

%a 本地简化星期名称

%A 本地完整星期名称

%b 本地简化的月份名称

%B 本地完整的月份名称

%c 本地相应的日期表示和时间表示

%j 年内的一天（001-366）

%p 本地A.M.或P.M.的等价符

%U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始

%w 星期（0-6），星期天为星期的开始

%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始

%x 本地相应的日期表示

%X 本地相应的时间表示

%Z 当前时区的名称

%% %号本身

二、看一下datetime的time类

time类有5个参数，datetime.time(hour,minute,second,microsecond,tzoninfo),返回08:29:30

1.datetime.time.replace()

2.datetime.time.strftime(format):按照format格式返回时间

3.datetime.time.tzname()：返回时区名字

4.datetime.time.utcoffset()：返回时区的时间偏移量

三、datetime的datetime类

datetime类有很多参数，datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])，返回年月日，时分秒

datetime.datetime.ctime()

datetime.datetime.now().date()：返回当前日期时间的日期部分

datetime.datetime.now().time()：返回当前日期时间的时间部分

datetime.datetime.fromtimestamp()

datetime.datetime.now()：返回当前系统时间

datetime.datetime.replace()

datetime.datetime.strftime()：由日期格式转化为字符串格式

　　datetime.datetime.now().strftime('%b-%d-%Y %H:%M:%S')
　　'Apr-16-2017 21:01:35'

datetime.datetime.strptime():由字符串格式转化为日期格式

datetime.datetime.strptime('Apr-16-2017 21:01:35', '%b-%d-%Y %H:%M:%S')
2017-04-16 21:01:35

 四、datetime的timedelta类

datetime.datetime.timedelta用于计算两个日期之间的差值，例如：

a=datetime.datetime.now()
b=datetime.datetime.now()
a
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 20, 871000)
b
datetime.datetime(2017, 4, 16, 21, 21, 29, 603000)

b-a
datetime.timedelta(0, 8, 732000)
(b-a).seconds
8

或者

time1 = datetime.datetime(2016, 10, 20)
time2 = datetime.datetime(2015, 11, 2)

"""计算天数差值"""
print(time1-time2).days

"""计算两个日期之间相隔的秒数"""
print (time1-time2).total_seconds()

到此这篇关于python3中datetime库，time库以及pandas中的时间函数区别与详解的文章就介绍到这了,更多相关python3 datetime库，time库以及pandas时间函数内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！