


Bagaimana untuk menggunakan DateTime dalam Python
Semua data diberikan "DOB" (Tarikh Lahir) secara automatik pada permulaan. Oleh itu, adalah tidak dapat dielakkan untuk menemui data tarikh dan masa semasa memproses data pada satu ketika. Tutorial ini akan membawa anda melalui modul datetime dalam Python dan menggunakan beberapa perpustakaan persisian seperti panda dan pytz.
Dalam Python, apa sahaja yang berkaitan dengan tarikh dan masa dikendalikan oleh modul datetime, yang seterusnya membahagikan modul kepada 5 kelas berbeza. Kelas hanyalah jenis data yang sepadan dengan objek. Rajah di bawah meringkaskan 5 kelas datetime dalam Python bersama-sama dengan sifat dan contoh yang biasa digunakan.
3 coretan berguna
1.
Menghuraikan tarikh dan masa yang serupa ke dalam Python selalunya akan ditafsirkan sebagai rentetan kerana sifat alfanumeriknya. Dalam bahagian ini, kami akan menerangkan cara menghuraikan senarai rentetan ke dalam format datetime dan cara membahagi serta menggabungkan data tarikh dan masa ke dalam lajur individu dalam bingkai data.
Cetakan Serpihan 1
Walau bagaimanapun, jika tarikh tarikh adalah dalam cara yang luar biasa atau samar-samar Apakah tentang pemformatan? Soalan biasa ialah perbezaan antara cara tarikh dan masa ditulis di Amerika Syarikat dan Eropah. Dalam format Amerika, bulan didahulukan, manakala dalam gaya Eropah, hari didahulukan.
Secara lalai, to_datetime dalam panda menukar objek kepada datetime dengan menghuraikan nombor sebelumnya dengan kurang daripada 12 digit (
Sebagai alternatif, kaedah strftime() membantu memformat datetime sebelum mengembalikan rentetan. Dalam contoh berikut, tanda sempang (-) antara masa tarikh asal digantikan dengan garis serong ke belakang (/), dan bulan angka (02) digantikan dengan istilah bahasa Inggeris yang disingkat (Feb).
Memandangkan terdapat banyak cara untuk mentafsir tarikh (hari, bulan, tahun) dan masa (jam, minit, saat), fahami kod format yang berbeza untuk It's penting. Jadual di bawah ialah helaian tipu untuk kod format yang biasa digunakan.
2. Menggunakan zon waktu
Objek datetime tanpa maklumat zon waktu dipanggil "naif", dan objek dengan maklumat zon waktu (biasanya dengan + pada akhir HH:MM (bersamaan dengan GMT) dianggap "sedar". Mungkin salah satu perpustakaan paling komprehensif dalam Python, pytz memudahkan tugas pengiraan zon masa. Coretan kod berikut akan menunjukkan kepada anda cara menukar antara objek tarikh "naif" dan "sedar" dan boleh menggunakan zon waktu yang berbeza. Bahagian terakhir kod juga menunjukkan cara menukar objek datetime yang diberikan kepada zon waktu tempatan. Contoh ini menunjukkan kod zon waktu untuk Jepun dan Jerman, untuk wilayah lain anda boleh rujuk di sini.
Output Fragmen 2
3. Gunakan selang waktu untuk membandingkan dua tarikh masa
Kadang-kadang kita perlu membandingkan dua waktu tarikh secara bersyarat. Bayangkan anda mempunyai dua bingkai data, yang pertama mengandungi hanya satu lajur masa tarikh dan yang kedua mengandungi dua lajur yang mewakili selang dan maklumat lain dalam lajur yang tinggal. Matlamat anda adalah untuk mencari masa tarikh yang sepadan daripada bingkai data pertama jika ia berada dalam selang bingkai data kedua dan jika ya, salin lajur yang lain.
Satu cara untuk mencapainya ialah dengan menggunakan pd.Interval untuk memampatkan selang antara dua tarikh masa dan kemudian menetapkannya sebagai indeks bagi kerangka data yang kemudiannya boleh digunakan dengan Conditionally compare dan peta tarikh masa. Ini boleh dilakukan dengan menggunakan gelung for untuk menyalin lajur yang diminati jika syarat masa dipenuhi.
Teks asal: https://towardsdatascience.com/how-to-work-with-datetime-in-python-26d4092dc484
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan DateTime dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
