python-pandas 时间日期的处理（下篇）

参考链接： Python | Pandas处理日期和时间

摘要 

 在

 上一篇文章，时间日期处理的入门里面，我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。

时间日期的比较 

 假设我们有数据集df如下

 在对时间日期进行比较之前，要先转一下格式。

 转格式的时候用

 import pandas as pd

pd.to_datetime()

 我们需要先对df中的date这一列转为时间格式。

 df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 

  转完后，我们可以输出数据集的数据类型来看看。

  print df.info()

  红框中的date这一列数据类型是datetime64[ns]，下面我们就可以对日期做大小的判断。

  1.过滤某个时间片的数据&取某个时间片的数据 

   假设，我们需要去掉数据集df中6月10号后的样本

  df[df['date']<=pd.datetime(2016,6,10)]

  当然，我们如果需要取某个时间片的数据，只需要取等号就可以了。

  2.判断某个日期是周几 

   假如，在数据集df中，我们需要对日期添加今天是周几的信息。我们可以这样做：

 pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday_name

 \

 有时候，我只需要一个数字来量化周几，只需要把改动一下

 pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday

 3.对日期做加减法。 

  有时候，我们需要对日期进行年、月、日上时间的增减。这个时候，我们可以这样操作：

  首先，我们要导入一个新的库

 import dateutil 

 1.对日期进行增减 

  假如我们需要对2016年3月1号增加一天。

  pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(days=1)

  如果需要日期进行减一天，把+号改成-号就可以了。

  如果需要对年或者月，甚至时分秒增减也可以。变量名分别如下：

 years

months

days

hours

minutes

seconds

 2.判断增减后的日期是否为当月最后一天&开始的一天 

 pd.to_datetime(pd.datetime(2016,3,1)+dateutil.relativedelta.relativedelta(day=1)).is_month_start

 判断是否为最后一天，把start改成end即可

4.判断是否为闰年 

 pd.to_datetime(pd.datetime(2016,1,1).is_leap_year