Python酷库之旅-第三方库Pandas(154)

目录

一、用法精讲

701、pandas.Timestamp.utcnow方法

701-1、语法

701-2、参数

701-3、功能

701-4、返回值

701-5、说明

701-6、用法

701-6-1、数据准备

701-6-2、代码示例

701-6-3、结果输出

702、pandas.Timestamp.utcoffset方法

702-1、语法

702-2、参数

702-3、功能

702-4、返回值

702-5、说明

702-6、用法

702-6-1、数据准备

702-6-2、代码示例

702-6-3、结果输出

703、pandas.Timestamp.utctimetuple方法

703-1、语法

703-2、参数

703-3、功能

703-4、返回值

703-5、说明

703-6、用法

703-6-1、数据准备

703-6-2、代码示例

703-6-3、结果输出

704、pandas.Timestamp.weekday方法

704-1、语法

704-2、参数

704-3、功能

704-4、返回值

704-5、说明

704-6、用法

704-6-1、数据准备

704-6-2、代码示例

704-6-3、结果输出

705、pandas.arrays.DatetimeArray类

705-1、语法

705-2、参数

705-3、功能

705-4、返回值

705-5、说明

705-6、用法

705-6-1、数据准备

705-6-2、代码示例

705-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

701、pandas.Timestamp.utcnow方法
701-1、语法
# 701、pandas.Timestamp.utcnow方法
classmethod pandas.Timestamp.utcnow()
Return a new Timestamp representing UTC day and time.
701-2、参数

        无

701-3、功能

        用于获取当前的UTC时间戳。

701-4、返回值

        返回一个pandas.Timestamp对象，表示当前的UTC时间戳。

701-5、说明

        无

701-6、用法
701-6-1、数据准备
无
701-6-2、代码示例
# 701、pandas.Timestamp.utcnow方法
import pandas as pd
# 获取当前的UTC时间戳
utc_now = pd.Timestamp.utcnow()
print(utc_now)
701-6-3、结果输出
# 701、pandas.Timestamp.utcnow方法
# 2024-10-16 12:08:11.818230+00:00
702、pandas.Timestamp.utcoffset方法
702-1、语法
# 702、pandas.Timestamp.utcoffset方法
pandas.Timestamp.utcoffset()
Return utc offset.
702-2、参数

        无

702-3、功能

        用于获取时间戳的UTC偏移量，它属于pandas库中的Timestamp对象，用于处理时间序列数据。

702-4、返回值

        返回一个timedelta对象，表示该Timestamp与UTC时间的时差，这在处理具有时区信息的时间戳时尤其重要，因为它能够帮助你理解本地时间与UTC时间之间的差异。

702-5、说明

        无

702-6、用法
702-6-1、数据准备
无
702-6-2、代码示例
# 702、pandas.Timestamp.utcoffset方法
import pandas as pd
# 创建一个带时区的Timestamp
timestamp_with_tz = pd.Timestamp('2024-10-16 20:15:00', tz='Asia/Shanghai')
# 获取UTC偏移量
utc_offset_with_tz = timestamp_with_tz.utcoffset()
print(utc_offset_with_tz)
# 创建一个没有时区的Timestamp
timestamp_without_tz = pd.Timestamp('2024-10-16 20:15:00')
# 获取UTC偏移量
utc_offset_without_tz = timestamp_without_tz.utcoffset()
print(utc_offset_without_tz)
702-6-3、结果输出
# 702、pandas.Timestamp.utcoffset方法
# 8:00:00
# None
703、pandas.Timestamp.utctimetuple方法
703-1、语法
# 703、pandas.Timestamp.utctimetuple方法
pandas.Timestamp.utctimetuple()
Return UTC time tuple, compatible with time.localtime().
703-2、参数

        无

703-3、功能

        将Timestamp对象转换为UTC时区下的时间元组，忽略时区信息。

703-4、返回值

        返回一个time.struct_time对象，该对象是Python标准库中的一个元组类型，表示UTC时区下的时间。

time.struct_time 对象的格式：

time.struct_time(tm_year, tm_mon, tm_mday, tm_hour, tm_min, tm_sec, tm_wday, tm_yday, tm_isdst)

其中，各个字段的含义如下：

  • tm_year: 年份(4位数字)
  • tm_mon: 月份(1-12)
  • tm_mday: 日(1-31)
  • tm_hour: 小时(0-23)
  • tm_min：分钟(0-59)
  • tm_sec：秒(0-59)
  • tm_wday：星期几(0-6，0表示星期一)
  • tm_yday：一年中的第几天(1-366)
  • tm_isdst：夏令时标志(在这个方法中总是返回0，因为UTC不使用夏令时)
703-5、说明

        无

703-6、用法
703-6-1、数据准备
无
703-6-2、代码示例
# 703、pandas.Timestamp.utctimetuple方法
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
ts = pd.Timestamp('2024-10-15 20:25:00', tz='US/Eastern')
# 使用utctimetuple()方法
utc_time = ts.utctimetuple()
print(utc_time)
print(f"Year: {utc_time.tm_year}")
print(f"Month: {utc_time.tm_mon}")
print(f"Day: {utc_time.tm_mday}")
print(f"Hour: {utc_time.tm_hour}")
print(f"Minute: {utc_time.tm_min}")
print(f"Second: {utc_time.tm_sec}")
703-6-3、结果输出
# 703、pandas.Timestamp.utctimetuple方法
# time.struct_time(tm_year=2024, tm_mon=10, tm_mday=16, tm_hour=0, tm_min=25, tm_sec=0, tm_wday=2, tm_yday=290, tm_isdst=0)
# Year: 2024
# Month: 10
# Day: 16
# Hour: 0
# Minute: 25
# Second: 0
704、pandas.Timestamp.weekday方法
704-1、语法
# 704、pandas.Timestamp.weekday方法
pandas.Timestamp.weekday()
Return the day of the week represented by the date.Monday == 0 … Sunday == 6.
704-2、参数

        无

704-3、功能

        用于返回一个整数字段，表示该日期是星期几，星期一对应的值为0，星期二为1，依此类推，星期日为6。

704-4、返回值

        返回一个整数字段，表示该日期是星期几。

704-5、说明

        无

704-6、用法
704-6-1、数据准备
无
704-6-2、代码示例
# 704、pandas.Timestamp.weekday方法
import pandas as pd
date = pd.Timestamp('2024-10-16')
weekday = date.weekday()
print(weekday)
704-6-3、结果输出
# 704、pandas.Timestamp.weekday方法
# 2
705、pandas.arrays.DatetimeArray类
705-1、语法
# 705、pandas.arrays.DatetimeArray类
class pandas.arrays.DatetimeArray(values, dtype=None, freq=_NoDefault.no_default, copy=False)
Pandas ExtensionArray for tz-naive or tz-aware datetime data.WarningDatetimeArray is currently experimental, and its API may change without warning. In particular, DatetimeArray.dtype is expected to change to always be an instance of an ExtensionDtype subclass.Parameters:
valuesSeries, Index, DatetimeArray, ndarray
The datetime data.For DatetimeArray values (or a Series or Index boxing one), dtype and freq will be extracted from values.dtypenumpy.dtype or DatetimeTZDtype
Note that the only NumPy dtype allowed is ‘datetime64[ns]’.freqstr or Offset, optional
The frequency.copybool, default False
Whether to copy the underlying array of values.
705-2、参数

705-2-1、values(必须)：array-like，用于创建DatetimeArray的基本数据，通常是一个日期时间的数组，如字符串、整数时间戳或已转换为日期时间格式的其他数据。

705-2-2、dtype(可选，默认值为None)：str或np.dtype或None，指定数据的类型，可以是字符串形式的dtype或者是numpy 数据类型，如果不提供，pandas将根据values自动推断。

705-2-3、freq(可选，默认值为_NoDefault.no_default)：str, DateOffset或者None，指定时间序列的频率，例如'D'表示日，'H'表示小时等，如果没有指定，默认值为None，这对于时间序列的数据分析非常关键，因为频率可以影响到数据的时序操作。

705-2-4、copy(可选，默认值为False)：布尔值，是否创建数据的副本，如果设置为True，尽管values可能是可变的，依然会强制创建一个新的数组，这在避免对原数据的意外修改时可能会有用。

705-3、功能

        用于提供高效的、矢量化的时间序列数据表示形式，它允许快速的时间戳开发、切片、时间运算等操作，是处理时间相关数据时不可或缺的组成部分。

705-4、返回值

        构造完成后，DatetimeArray将返回一个表示日期时间的对象，该对象能够支持许多pandas时间序列功能，包括但不限于索引操作、时间戳反向转换、缺失值处理等。

705-5、说明

        无

705-6、用法
705-6-1、数据准备
无
705-6-2、代码示例
# 705、pandas.arrays.DatetimeArray类
import pandas as pd
# 创建一个日期时间的数组
date_strings = ["2024-10-16", "2024-10-17", "2024-10-18"]
# 转换为DatetimeArray
datetime_array = pd.arrays.DatetimeArray(pd.to_datetime(date_strings))
print("DatetimeArray:")
print(datetime_array)
# 访问特定的日期
print("\n访问特定日期:")
print(datetime_array[1])  # 访问第二个日期
# 进行日期运算，例如增加一天
print("\n增加一天:")
new_dates = datetime_array + pd.Timedelta(days=1)
print(new_dates)
# 检查频率（此例中没有设置频率，所以会是 None）
print("\n频率:")
print(datetime_array.freq)
705-6-3、结果输出
# 705、pandas.arrays.DatetimeArray类
# DatetimeArray:
# <DatetimeArray>
# ['2024-10-16 00:00:00', '2024-10-17 00:00:00', '2024-10-18 00:00:00']
# Length: 3, dtype: datetime64[ns]
# 
# 访问特定日期:
# 2024-10-17 00:00:00
# 
# 增加一天:
# <DatetimeArray>
# ['2024-10-17 00:00:00', '2024-10-18 00:00:00', '2024-10-19 00:00:00']
# Length: 3, dtype: datetime64[ns]
# 
# 频率:
# None

二、推荐阅读

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