Pandas之Timestamp、Period、Timedelta介绍

2020-02-25

加载pandas和numpy库：

1 2	import pandas as pd import numpy as np

一、时间点Timestamp

Timestamp是从Python标准库的datetime类继承过来的，表示时间轴上的一个时刻。它提供了方便的时区转换功能。

调用Timestamp.now()获取当前时间，但注意的是，它是不包含时区信息的本地时间。

1 2	now=pd.Timestamp.now() now

代码结果：

1	Timestamp('2018-03-17 22:15:15.504010')

调用.tz_localize()转换为指定时区的当前时间
下面的+0800表示东八区的时间

1 2	now_shanghai=now.tz_localize("Asia/Shanghai") now_shanghai

代码结果：

1	Timestamp('2018-03-17 22:15:15.504010+0800', tz='Asia/Shanghai')

1 2	import pytz pytz.common_timezones

代码结果：

1
2
3

['Africa/Abidjan', 'Africa/Accra', 'Africa/Addis_Ababa', 'Africa/Algiers', 'Africa/Asmara', 'Africa/Bamako', 'Africa/Bangui', 'Africa/Banjul', 'Africa/Bissau', 'Africa/Blantyre', 'Africa/Brazzaville', 'Africa/Bujumbura', 'Africa/Cairo', 。。。
... 
'US/Alaska', 'US/Arizona', 'US/Central', 'US/Eastern', 'US/Hawaii', 'US/Mountain', 'US/Pacific', 'UTC']

调用Timestamp()创建任意时间点：

1	pd.Timestamp('2018-03-16 21:01:34')

代码结果：

1	Timestamp('2018-03-16 21:01:34')

二、时间段Period

Period表示一个标准的时间段。例如某年、某月、某日、某小时等。时间的长短由freq决定。

调用pd.Period.now()获得包含当前时间的时间段：

1 2	now_day=pd.Period.now(freq="D") now_day

代码结果：

1	Period('2018-03-16', 'D')

1 2	now_hour=pd.Period.now(freq="H") now_hour

代码结果：

1	Period('2018-03-16 21:00', 'H')

获取freq的选值

1	pandas.tseries.frequencies._period_code_map.keys()

代码结果：

dict_keys(['A-DEC', 'A-JAN', 'A-FEB', 'A-MAR', 'A-APR', 'A-MAY', 'A-JUN', 'A-JUL', 'A-AUG', 'A-SEP', 'A-OCT', 'A-NOV', 'Q-DEC', 'Q-JAN', 'Q-FEB', 'Q-MAR', 'Q-APR', 'Q-MAY', 'Q-JUN', 'Q-JUL', 'Q-AUG', 'Q-SEP', 'Q-OCT', 'Q-NOV', 'M', 'W-SUN', 'W-MON', 'W-TUE', 'W-WED', 'W-THU', 'W-FRI', 'W-SAT', 'B', 'D', 'H', 'T', 'S', 'L', 'U', 'N', 'Q', 'A', 'W', 'C'])

获取Period对象的终点和起点

1	now_day.start_time

代码结果：

1	Timestamp('2018-03-16 00:00:00')

1	now_day.end_time

代码结果：

1	Timestamp('2018-03-16 23:59:59.999999999')

三、时间间隔Timedetla

通过调用pd.Timedelta()之间创建时间间隔Timedelta对象：

1 2	td=pd.Timedelta(weeks=2,days=10,hours=12,minutes=2.4,seconds=10.3) td

代码结果：

1	Timedelta('24 days 12:02:34.300000')

Timedelta对象有属性：weeks、days、seconds、milliseconds、microseconds和nanoseconds等：

print(td.days)
print(td.seconds)
print(td.microseconds)
print(td.nanoseconds)

代码结果：

1
2
3

24
43354
300000

四、三者之间的转换

调用Timestamp对象的to_period()方法将时间点转换为包含该时间点的时间段：

1	now.to_period("H")

代码结果：

1	Period('2018-03-16 21:00', 'H')

将两个时间点相减得到时间间隔Timedelta对象：

1
2
3

nation_day=pd.Timestamp("2018-10-1")
td1=nation_day-pd.Timestamp.now()
td1

代码结果：

1	Timedelta('198 days 02:13:36.767126')

时间点和时间间隔之间可以进行加减运算：

1	nation_day+pd.Timedelta("20 days 10:20:30")

代码结果：

1	Timestamp('2018-10-21 10:20:30')