在处理数据和清洗数据时会遇到各种情况下的时间格式，有时会因处理时间格式花费较多的时间，这里对python最终较为常用的时间格式整理出来。

一、常用的日期时间模块

大部分情况下，我们使用的time、datetime,pandas三个包基本上就能完成绝大多数的时间格式问题。

python中时间日期格式化符号：
 %y 两位数的年份表示（00-99）
 %Y 四位数的年份表示（000-9999）
 %m 月份（01-12）
 %d 月内中的一天（0-31）
 %H 24小时制小时数（0-23）
 %I 12小时制小时数（01-12）
 %M 分钟数（00=59）
 %S 秒（00-59）
 %a 本地简化星期名称
 %A 本地完整星期名称
 %b 本地简化的月份名称
 %B 本地完整的月份名称
 %c 本地相应的日期表示和时间表示
 %j 年内的一天（001-366）
 %p 本地A.M.或P.M.的等价符
 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
 %w 星期（0-6），星期天为星期的开始
 %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
 %x 本地相应的日期表示
 %X 本地相应的时间表示
 %Z 当前时区的名称
 %% %号本身

1、time包的主要函数功能

time包中，可以使用如下

time.time()返回当前时间戳，
 time.localtime()把时间戳转化成time中时间元祖，
 time.mktime() 把时间元祖转化成时间戳
 time.strftime()把时间元组转化成特定的日期格式。
 time.strptime(string[, format]) 把字符串时间转化成时间元组


其他的函数：time.clock() 记录cpu运行的时间，可以记录代码块运行的时间，与time.time()的区别是tim.time（）记录的最后一次和上次的时间间隔

import time 
time.time()    #输出当前时间戳，单位秒
time.localtime() #输出年月日时分秒
#但是输出时间元组time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=10, tm_mday=18, tm_hour=15, tm_min=2, tm_sec=8, tm_wday=4, tm_yday=291, tm_isdst=0)
time.ctime()   #'Fri Oct 18 15:05:49 2019' 输出的是字符串格式
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) #输出指定格式的时间格式
time.strptime('2019/09/11','%Y/%m/%d') #输出时间元组

2、datetime 模块的主要函数

datetime模块用于是date和time模块的合集，datetime有两个常量，MAXYEAR和MINYEAR，分别是9999和1.

datetime模块定义了5个类，分别是

• datetime.date：表示日期的类
• datetime.datetime：表示日期时间的类
• datetime.time：表示时间的类
• datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点的间隔
• datetime.tzinfo：时区的相关信息

datetime.date类

1).datetime.date.ctime(),返回格式如 Sun Apr 16 00:00:00 2017
2).datetime.date.fromtimestamp(timestamp),根据给定的时间戮，返回一个date对象；datetime.date.today()作用相同
3).datetime.date.isocalendar():返回格式如(year，month，day)的元组,(2017, 15, 6)
4).datetime.date.isoformat()：返回格式如YYYY-MM-DD
5.datetime.date.isoweekday()：返回给定日期的星期（0-6），星期一=0，星期日=6
6).datetime.date.replace(year,month,day)：替换给定日期，但不改变原日期
7).datetime.date.strftime(format):把日期时间按照给定的format进行格式化。
8).datetime.date.timetuple()：返回日期对应的time.struct_time对象
time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=4, tm_mday=15, tm_hour=0, tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=5, tm_yday=105, tm_isdst=-1)
9).datetime.date.weekday()：返回日期的星期

datetime.datetime类

datetime类有很多参数，datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])，返回年月日，时分秒
datetime.datetime.ctime()
datetime.datetime.now().date()：返回当前日期时间的日期部分
datetime.datetime.now().time()：返回当前日期时间的时间部分
datetime.datetime.fromtimestamp()
datetime.datetime.now()：返回当前系统时间
datetime.datetime.replace()
datetime.datetime.strftime()：由日期格式转化为字符串格式
datetime.datetime.now().strftime(’%b-%d-%Y %H:%M:%S’)
 　　‘Apr-16-2017 21:01:35’datetime.datetime.strptime():由字符串格式转化为日期格式
datetime.datetime.strptime(‘Apr-16-2017 21:01:35’, ‘%b-%d-%Y %H:%M:%S’)
 2017-04-16 21:01:35

datetime的timedelta类

datetime.datetime.timedelta用于计算两个日期之间的差值，例如：

a=datetime.datetime.now()#datetime.datetime(2019, 10, 18, 16, 4, 50, 639013)
b=datetime.datetime.now()
a-b.   #datetime.timedelta(seconds=5, microseconds=970952)
time1 = datetime.datetime(2016, 10, 20)
time2 = datetime.datetime(2015, 11, 2)

“”“计算天数差值”""
print((time1-time2).days)

“”“计算两个日期之间相隔的秒数”""
print ((time1-time2).total_seconds())

3、pandas中常用的时间处理函数

date_range,datetime,to_datetime,to_timedelta函数

import pandas as pd
pd.datetime.now()
  • pd.datetime引用的是datetime.datetime类，用法是相同的
  • pd.date_range
pd.date_range('2019-09-11','2019-09-20')#输DatetimeIndex(['2019-09-11', '2019-09-12','2019-09-13', '2019-09-14','2019-09-15', '2019-09-16', '2019-09-17', '2019-09-18','2019-09-19', '2019-09-20'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
  • to_datetime 可以把数据列由字符串转化成时间格式
pd.to_datetime('2019-09-11') #pd.to_datetime('2019-09-11')
  • pd.to_timedelta()
pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='M')

二、常用的时间格式

1、获取当前时间

time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime())
datetime.datetime.now().strftime('%b-%d-%Y %H:%M:%S')

2、时间运算

日期时间和天数运算

datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(days=5)