Python 中的日期和时间（二）

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文


日期和时间是我们常用的数据类型，本节主要介绍使用 datetime、Numpy 和 Pandas 生成时间对象以及把时间作为 x 轴坐标画图的基本方法。


二、NumPy

1. import numpy as np

复制代码

1. nd = np.datetime64('2015-10-31')
   
2. nd

复制代码

numpy.datetime64('2015-10-31')

1. np.datetime_as_string(nd)

复制代码

'2015-10-31'

1. np.datetime_data(nd)

复制代码

('D', 1)

1. d

复制代码

datetime.datetime(2016, 10, 31, 10, 5, 30, 500000)

1. nd = np.datetime64(d)
   
2. nd

复制代码

numpy.datetime64('2016-10-31T11:05:30.500000+0100')

1. nd.astype(dt.datetime)

复制代码

datetime.datetime(2016, 10, 31, 10, 5, 30, 500000)

1. nd = np.datetime64('2015-10', 'D')
   
2. nd

复制代码

numpy.datetime64('2015-10-01')

1. np.datetime64('2015-10') == np.datetime64('2015-10-01')

复制代码

True

1. np.array(['2016-06-10', '2016-07-10', '2016-08-10'], dtype='datetime64')

复制代码

array(['2016-06-10', '2016-07-10', '2016-08-10'], dtype='datetime64[D]')

1. np.array(['2016-06-10T12:00:00', '2016-07-10T12:00:00',
   
2.           '2016-08-10T12:00:00'], dtype='datetime64[s]')

复制代码

array(['2016-06-10T12:00:00+0200', '2016-07-10T12:00:00+0200',       '2016-08-10T12:00:00+0200'], dtype='datetime64')

以上内容转自 数析学院，如需完整内容可以直接查看原文

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关键词：python datetime string pandas import