Pandas 改变日期

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库构建日期对象并进行日期计算和格式化。

Pandas 处理日期对象

Pandas有两种日期对象：Timestamp和DatetimeIndex。Timestamp表示一个日期和时间，而DatetimeIndex是由Timestamp构成的序列。可以使用多种方式构建Timestamp对象。

首先，我们可以使用Pandas自带的to_datetime()函数将字符串转化为日期对象：

import pandas as pd

date_str = '2022-01-01'
date_obj = pd.to_datetime(date_str)
print(date_obj)

输出：

2022-01-01 00:00:00

我们还可以使用pd.Timestamp()函数构建一个Timestamp对象：

date_obj = pd.Timestamp(2022, 1, 1)
print(date_obj)

输出：

2022-01-01 00:00:00

最后，我们可以使用pd.date_range()函数生成一组日期序列：

dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-07', freq='D')
print(dates)

输出：

DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
               '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

Pandas 的日期计算

Pandas提供了许多方便的函数来执行日期计算。下面列出了一些常用的日期计算函数：

datetime.date()：从Timestamp对象中获取日期部分。
datetime.time()：从Timestamp对象中获取时间部分。
datetime.dayofweek：获取星期几。
datetime.dayofyear：获取一年中的第几天。
datetime.days_in_month()：获取一个月中的天数。
datetime.month_name()：获取月份名称。
datetime.to_period()：将Timestamp对象转化为时间段。
datetime.round()：将时间取整到指定精度。
datetime.shift()：将时间对象移动一段时间。

下面是一些实例：

date_str = '2022-01-01 15:30:45'
date_obj = pd.to_datetime(date_str)

print(date_obj.date())  # 输出 2022-01-01
print(date_obj.time())  # 输出 15:30:45
print(date_obj.dayofweek)  # 输出 5 (星期六)
print(date_obj.dayofyear)  # 输出 1 (一年的第一天)
print(date_obj.month_name())  # 输出 January
print(date_obj.to_period('D'))  # 输出 2022-01-01
print(date_obj.round('H'))  # 输出 2022-01-01 16:00:00
print(date_obj + pd.DateOffset(days=1))  # 输出 2022-01-02 15:30:45

Pandas 的日期格式化

日期格式化是将日期对象转化为字符串的过程。Pandas中的日期格式化与Python中的日期格式化基本相同。下面列出了一些常用的日期格式：

%Y：四位数的年份。
%m：月份（01～12）。
%d：日（01～31）。
%H：小时（00～23）。
%M：分钟（00～59）。
%S：秒（00～59）。
%f：微秒（000000～999999）。
%a：星期几的简称。
%A：星期几的全称。
%p：上午或下午的标记。

我们可以使用Pandas自带的strftime()函数来进行日期格式化：

date_str = '2022-01-01 15:30:45'
date_obj = pd.to_datetime(date_str)

print(date_obj.strftime('%Y-%m-%d'))  # 输出 2022-01-01
print(date_obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))  # 输出 2022-01-01 15:30:45
print(date_obj.strftime('%Y年%m月%d日'))  # 输出 2022年01月01日
print(date_obj.strftime('%a %b %d %H:%M:%S %Y'))  # 输出 Sat Jan 01 15:30:45 2022

Pandas 的日期偏移

在日期计算中，经常需要将日期向前或向后偏移一定的时间。Pandas中提供了DateOffset类来完成这种偏移。下面列出了一些常用的偏移单位：

days：天数。
weeks：周数。
months：月数。
years：年数。
hours：小时数。
minutes：分钟数。
seconds：秒数。

我们可以使用pd.DateOffset()函数来创建一个偏移量，然后通过Timestamp对象的+和-运算符来完成偏移：

date_str = '2022-01-01 15:30:45'
date_obj = pd.to_datetime(date_str)

offset = pd.DateOffset(days=1)
print(date_obj + offset)  # 输出 2022-01-02 15:30:45

offset = pd.DateOffset(months=-1)
print(date_obj + offset)  # 输出 2021-12-01 15:30:45