库中处理时间的各种函数与方法也加进来讨论！

在上一篇文章中，我们阐明了时间库和库中各种时间对象的处理方法，以及它们之间的转换方法。

我们发现时间库和库确实同名，但是调用方法和所属的类完全不同，这也是使用过程中出现各种混淆的原因。

今天，我们还讨论了库中处理时间的各种函数和方法。当然python 时间序列模型，由于库中处理时间的方法和类太多了，我们只讨论其中的一部分，尤其是时间库、库相关和混淆的知识。

(一) 这不是那个

相信看过上一篇文章的同学对时间库中的unix时间戳还是有印象的，但是里面的对象和unix时间戳格式完全不同。

中的对象可以说是 中的时间序列对象的“单元格”，如果我们有如下 [ns] 类型的对象：

你会发现，当你提取第一个元素时，返回的是一个对象。当然，我们也可以自己创建一个对象：

从上面的代码你会发现你可以通过 pd.() 方法将 unix 时间戳、字符串日期、库直接转换为对象。

反过来呢？如果要将对象转换为 unix 时间戳，可以使用 pd..() 方法：

(二) 生成时间序列

作为处理多维数组的“神器”，本文当然是处理时间序列的方法。其中，国内生成时间序列的方法有很多，最常用的方法是pd.()，我们来看看它的用法：

l pd.(start, end, freq) 生成一个时间段

n start：开始时间，参数可以是库中的对象python 时间序列模型，也可以是字符串。

n end：结束时间，参数可以是库中的对象，也可以是字符串。

n freq：时间频率，’Y’表示年，’M’表示月，’D’表示日，’H’表示小时，’Min’表示分钟

注意这里的开始时间和结束时间参数所指向的对象可以是 . 对象：

当然，这里的开始时间除了实例之外还可以用字符串来表示（注意这里是使用的库中的类，而不是库中的类）。

以2019年7月17日为例，也可以是字符串”、’2019-07-17’、’2019/07/17’……

从上面可以看出，pd.()方法生成了一个长度为200、数据类型、时间频率为天的对象。

也就是说，从2019年7月17日到2020年2月1日，包括开始和结束日期，一共200天。这是因为默认频率是每天，freq=’D’。您还可以通过更改时间频率来添加和修改freq 参数。有关详细信息，请参阅上面的使用方法。

如果我们想从 2019 年 7 月 17 日开始，按照每天的时间频率生成一个长度为 200 的对象，我们可以这样写：

对应的，如果想以2020年2月1日为结束日，根据每天的时间频率，生成一个长度为200的对象，可以这样写：

(三) .() 方法

当然，上面的方法生成了一个对象，可以通过pd.()方法转换为对象：

但是对于非标准的日期字符串，需要使用pd.()方法进行转换，比如：

(四) 类

库中有日期的增减类，库中也有专门的类作为时间间隔对象，可以直接应用于上述类型对象。

它的用法与.class类似，但需要注意的是，其中的参数名称都是以’s’结尾的。

类型对象可以直接使用对象来加减日期：

也可用于对象：

(五) 时间序列日期格式

转换类型对象的日期格式，可以使用实例方法.dt.()，其格式字符串仍然可以参考库中的格式字符串对照表：

转换类型对象的日期格式，可以使用实例方法.dt.()，其格式字符串依然可以参考文章开头库中的格式字符串对照表：

但是如果你注意一下，你会发现转换后的数据类型已经从类型变成了类，也就是字符串。

如果将字符串时间重新转换为类型，可以使用上面提到的 pd.() 方法：

(六) 结束语

时间库和库中各种对象处理时间的方法虽然错综复杂，相互关联，但在使用上却有着不同的侧重点和差异。

时间库和库的对象一般用于涉及时间问题的程序设计中，比如爬虫获取不规则时间时遇到的格式转换问题，会用到很多。

里面有很多种时间相关的类，方法也很丰富，涉及时间处理的方方面面，主要用于序列数据的处理，不同于时间库和单独处理一些日期数据的库.

就数据分析而言，在处理时间序列数据时用得太多，以至于很多人几乎忘记了时间库和库的存在。一般来说，对于数据分析的初学者来说，可以算是重点学习方面，但是时间库和时间库是标准库，时间类的基本使用方法的学习是必不可少的。

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