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2024年1月14日发(作者：springboot solr 配置)

python pandas时间数据类型运算

Pandas是一个非常好用的Python数据处理库，它提供了许多可以操作时间数据类型的函数，以下是一些常用的时间数据类型运算：

1. 时间数据加减

使用Pandas的时间数据类型可以非常方便的进行时间的加减运算。比如，我们可以使用to_datetime函数将字符串转换为时间数据类型，然后进行加减运算。例如：

```python

import pandas as pd

time1 = "2021-07-01 10:30:00"

time2 = "2021-07-01 11:00:00"

dt1 = _datetime(time1)

dt2 = _datetime(time2)

# 加上一个小时

dt3 = dt1 + lta(hours=1)

print(dt3)

# 相差半小时

dt4 = dt2 - dt1

print(dt4)

```

输出结果如下：

```

2021-07-01 11:30:00

0 days 00:30:00

```

2. 时间数据转换

有时候我们需要将时间数据类型转换为其他形式，比如转换为日期字符串或者日期时间戳，这时候可以使用Pandas的to_datetime、strftime等函数。例如：

```python

import pandas as pd

time1 = "2021-07-01 10:30:00"

dt1 = _datetime(time1)

# 转换为日期字符串

str1 = me('%Y-%m-%d')

print(str1)

# 转换为日期时间戳

ts1 = amp()

print(ts1)

```

输出结果如下：

```

2021-07-01

1625123400.0

```

3. 时间数据比较

可以使用Pandas的时间数据类型进行比较，例如：

```python

import pandas as pd

time1 = "2021-07-01 10:30:00"

time2 = "2021-07-01 11:00:00"

dt1 = _datetime(time1)

dt2 = _datetime(time2)

if dt1 > dt2:

print("dt1 is later than dt2")

else:

print("dt2 is later than dt1")

```

输出结果如下：

```

dt2 is later than dt1

```

以上是关于Pandas时间数据类型运算的一些简单介绍，更多操作可以参考官方文档。


本文标签： 时间 数据类型 操作 运算 转换

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