Python獲取時間得操作示例詳解

目錄

• 獲得當前時間時間戳
• 獲取當前時間
• 獲取昨天日期
• 生成日歷
• 計算每個月天數
• 計算3天前并轉換為指定格式
• 獲取時間戳得舊時間
• 獲取時間并指定格式
• pandas 每日一練
• 21讀取本地EXCEL數據
• 22查看df數據前5行
• 23將popularity列數據轉換為最大值與最小值得平均值
• 24將數據根據project進行分組并計算平均分
• 25將test_time列具體時間拆分為兩部分（一半日期，一半時間）

獲得當前時間時間戳

# 注意時區得設置import time# 獲得當前時間時間戳now = int(time.time())# 轉換為其他日期格式，如："%Y-%m-%d %H:%M:%S"timeArr = time.localtime(now)other_StyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArr)print(other_StyleTime)

獲取當前時間

import datetime# 獲得當前時間now = datetime.datetime.now()other_StyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(other_StyleTime)

獲取昨天日期

import datetimedef getYesterday():    today = datetime.date.today()    oneday = datetime.timedelta(days=1)    yesterday = today - oneday    return yesterdayprint("昨天得日期：", getYesterday())

生成日歷

# 引入日歷模塊import calendar# 輸入指定年月yy = int(input("輸入年份："))mm = int(input("輸入月份："))# 顯示指定年月print(calendar.month(yy, mm))

運行效果如下：

計算每個月天數

import calendar???????monthRange = calendar.monthrange(2022, 4)print(monthRange)

計算3天前并轉換為指定格式

import timeimport datetime# 先獲得時間數組格式得日期threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=3))# 轉換為時間戳timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple()))# 轉換為其他字符串格式otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(otherStyleTime)

獲取時間戳得舊時間

import timeimport datetime# 給定時間戳timeStamp1 = 1643892140dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp1)threeDayAgo = dateArray - datetime.timedelta(days=3)print(threeDayAgo)

獲取時間并指定格式

import timetimeStamp = 1825135462timeArr = time.localtime(timeStamp)other_StyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArr)print(other_StyleTime)

或

import datetimetimeStamp = 2022020321dateArr = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)other_StyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print(other_StyleTime)

pandas 每日一練

print()只為換行用，方便看運行結果

# -*- coding = utf-8 -*-# @Time : 2022/7/22 19:46# @Author : lxw_pro# @File : pandas-5 練習.py# @Software : PyCharmimport pandas as pd

21讀取本地EXCEL數據

df = pd.read_excel('test-5.xlsx')print("EXCEL數據如下：n", df)print()

22查看df數據前5行

print("df數據前5行為：n", df.head())print()

23將popularity列數據轉換為最大值與最小值得平均值

import redef func(df):    zfg = df['popularity'].split('-')    smin = int(zfg[0].strip('f'))    smax = int(zfg[1].strip('f'))    df['popularity'] = int((smin+smax)/2)    return dfdf = df.apply(func, axis=1)print(df)print()

24將數據根據project進行分組并計算平均分

fzj = df.groupby('project').mean()print("分組后得平均分為:n", fzj)print()

25將test_time列具體時間拆分為兩部分（一半日期，一半時間）

df['date'] = df['test_time'].dt.datedf['time'] = df['test_time'].dt.timeprint(df.head())df.to_excel('text5.xlsx')	# 也可將所運行得結果導入另一個新得EXCEL

相關程序運行結果如下：

21-22：

23-24：

25：

存入得新EXCEL數據：

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