Python で DateTime を使用する方法

すべてのデータには、最初に「DOB」（生年月日）が自動的に割り当てられます。したがって、ある時点でデータを処理するときに日付と時刻のデータが発生することは避けられません。このチュートリアルでは、Python の datetime モジュールと、pandas や pytz などの周辺ライブラリの使用について説明します。

Python では、日付と時刻に関連するものはすべて datetime モジュールによって処理され、モジュールはさらに 5 つの異なるクラスに分割されます。クラスは、オブジェクトに対応する単なるデータ型です。以下の図は、Python の 5 つの日時クラスと、一般的に使用されるプロパティおよび例をまとめたものです。

#3 便利なスニペット

#1. 文字列を日時形式に変換します。おそらく、日時を使用する最も一般的なケースです。

日付と時刻の英数字の性質により、同様の日付と時刻を Python で解析すると、多くの場合、文字列として解釈されます。このセクションでは、文字列のリストを日時形式に解析する方法と、日時データをデータ フレーム内の個々の列に分割して結合する方法について説明します。

#フラグメント 1 の出力

ただし、日時が異常または曖昧な動作をする場合は、 way 書式設定はどうなるのでしょうか? よくある質問は、米国とヨーロッパの日付と時刻の書き方の違いです。アメリカの形式では月が最初に来ますが、ヨーロッパの形式では日が最初に来ます。

デフォルトでは、pandas の to_datetime は、12 桁未満 (

#また、strftime() メソッドは、文字列を返す前に日時をフォーマットするのに役立ちます。次の例では、元の日付時刻の間のダッシュ (-) がバックスラッシュ (/) に置き換えられ、数値の月 (02) が英語の短縮語 (Feb) に置き換えられます。

日付 (日、月、年) と時刻 (時、分、秒) を解釈するにはさまざまな方法があるため、さまざまな形式コードを理解してください。重要。以下の表は、一般的に使用される形式コードのチートシートです。

2. タイム ゾーンを使用する

タイム ゾーン情報のない datetime オブジェクトは「naive」と呼ばれ、タイム ゾーン情報を持つオブジェクト (通常は HH が付いています) GMT に対応する末尾 :MM) は「認識されている」とみなされます。おそらく Python で最も包括的なライブラリの 1 つである pytz は、タイム ゾーンの計算タスクを簡素化します。次のコード スニペットは、「naive」日時オブジェクトと「aware」日時オブジェクトの間で変換する方法を示し、異なるタイム ゾーンを使用できます。コードの最後の部分では、指定された datetime オブジェクトをローカル タイム ゾーンに変換する方法も示します。この例では、日本とドイツのタイムゾーン コードを示しています。他の地域については、ここで参照できます。

#フラグメント 2 の出力

3. 間隔を使用して 2 つの日時を比較します

場合によっては、2 つの日時を条件付きで比較する必要があります。 2 つのデータフレームがあり、最初のデータフレームには日時の 1 列のみが含まれ、2 番目のデータフレームには間隔と残りの列のその他の情報を表す 2 つの列が含まれているとします。目標は、最初のデータフレームから一致する日時が 2 番目のデータフレームの間隔内にある場合に検索し、一致する場合は他の列をコピーすることです。

これを実現する 1 つの方法は、pd.Interval を使用して 2 つの日時間の間隔を圧縮し、後で条件付き比較で使用できるデータフレームのインデックスとして割り当てることです。そして地図の日時。これは、時間条件が満たされた場合に for ループを使用して対象の列をコピーすることで実行できます。

原文: https://towardsdatascience.com/how-to-work-with-datetime-in-python-26d4092dc484

以上がPython で DateTime を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。