python3中datetime库，time库以及pandas中的时间函数区别与详解

让我们来详细讲解一下python3中datetime库、time库和pandas中的时间函数的区别与详解。

datetime库

datetime库是Python标准库之一，可以用于处理日期和时间。其中，最常用的类是datetime.datetime类。它包含以下属性：

• year：年份，如2019
• month：月份，范围为1-12
• day：天数，范围为1-31
• hour：小时数，范围为0-23
• minute：分钟数，范围为0-59
• second：秒数，范围为0-59
• microsecond：微秒数，范围为0-999999

可以使用datetime.datetime.now()方法获取当前的日期和时间，如下所示：

import datetime

now = datetime.datetime.now()
print(now)

以上代码会输出当前的日期和时间：

2022-07-29 14:37:52.324087

可以使用datetime.datetime对象的方法获取指定的日期和时间，如下所示：

import datetime

dt = datetime.datetime(2019, 8, 1, 12, 30, 45)
print(dt)

以上代码会输出指定的日期和时间：

2019-08-01 12:30:45

在处理日期和时间的计算时，可以使用datetime.timedelta类，它可以表示时间间隔。可以使用datetime.datetime对象的加减操作来计算日期和时间的差值。例如，以下代码计算两个datetime.datetime对象之间相差的天数：

import datetime

dt1 = datetime.datetime(2019, 8, 1)
dt2 = datetime.datetime(2019, 8, 11)
delta = dt2 - dt1
print(delta.days)

以上代码会输出两个datetime.datetime对象之间相差的天数：

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time库

time库是Python标准库之一，用于处理时间。它提供了一些常用的函数，如time()、ctime()、sleep()等。其中，time()函数可以返回当前时间的时间戳，ctime()函数可以将一个时间戳转换为可读性的时间格式，sleep()函数可以让程序暂停执行一段时间。例如：

import time

t = time.time()
print(t)

time.sleep(2)

t = time.time()
print(t)

t_str = time.ctime(t)
print(t_str)

以上代码会输出当前时间戳、停顿2秒后的时间戳和当前时间的可读格式。

pandas库

pandas库是用于数据分析和处理的Python库，其中也包含了处理时间序列数据的功能。pandas库提供了两种主要的时间序列数据类型：Timestamp和DatetimeIndex。

其中，Timestamp是一个带有时区和微秒级别精度的时间戳，可以表示一个具体的日期和时间。DatetimeIndex是一个由Timestamp构成的索引，可以用于对时间序列数据进行索引和操作。例如：

import pandas as pd

ts = pd.Timestamp('2019-08-01 12:30:45')
print(ts)

dti = pd.DatetimeIndex(['2019-08-01', '2019-08-02', '2019-08-03', '2019-08-04'])
print(dti)

以上代码会输出一个Timestamp对象和一个DatetimeIndex对象。

除了Timestamp和DatetimeIndex对象外，pandas库还提供了一些常用的时间序列操作函数，如resample()、shift()、rolling()等。以下是对resample()函数的一个示例说明：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20190101', periods=10)
ts = pd.Series(np.random.randn(len(dates)), index=dates)
print(ts)

res = ts.resample('5D').ohlc()
print(res)

以上代码会输出一个随机时间序列数据和一个以5天为间隔的时间序列数据的OHLC数据。