目录
一、用法精讲
666、pandas.Timestamp.astimezone方法
666-1、语法
666-2、参数
666-3、功能
666-4、返回值
666-5、说明
666-6、用法
666-6-1、数据准备
666-6-2、代码示例
666-6-3、结果输出
667、pandas.Timestamp.ceil方法
667-1、语法
667-2、参数
667-3、功能
667-4、返回值
667-5、说明
667-6、用法
667-6-1、数据准备
667-6-2、代码示例
667-6-3、结果输出
668、pandas.Timestamp.combine方法
668-1、语法
668-2、参数
668-3、功能
668-4、返回值
668-5、说明
668-6、用法
668-6-1、数据准备
668-6-2、代码示例
668-6-3、结果输出
669、pandas.Timestamp.ctime方法
669-1、语法
669-2、参数
669-3、功能
669-4、返回值
669-5、说明
669-6、用法
669-6-1、数据准备
669-6-2、代码示例
669-6-3、结果输出
670、pandas.Timestamp.date属性
670-1、语法
670-2、参数
670-3、功能
670-4、返回值
670-5、说明
670-6、用法
670-6-1、数据准备
670-6-2、代码示例
670-6-3、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
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一、用法精讲
666、pandas.Timestamp.astimezone方法
666-1、语法
# 666、pandas.Timestamp.astimezone方法
pandas.Timestamp.astimezone(tz)
Convert timezone-aware Timestamp to another time zone.
Parameters:
tz
str, pytz.timezone, dateutil.tz.tzfile or None
Time zone for time which Timestamp will be converted to. None will remove timezone holding UTC time.
Returns:
converted
Timestamp
Raises:
TypeError
If Timestamp is tz-naive.666-2、参数
666-2-1、tz(必须)：字符串，表示要转换到的时区，可以是一个时区名称的字符串(例如'US/Eastern')，pytz库中的时区对象或dateutil中的时区格式，如果为None，则将Timestamp转换为本地时区。
666-3、功能
将一个时区感知(timezone-aware)的Timestamp对象转换为另一个时区。例如，如果一个时间戳当前在UTC时区，可以将其转换为纽约时间(Eastern Time)。
666-4、返回值
返回一个新的Timestamp对象，该对象表示在指定时区中的时间。
666-5、说明
无
666-6、用法
666-6-1、数据准备
无666-6-2、代码示例
# 666、pandas.Timestamp.astimezone方法
import pandas as pd
import pytz
# 创建一个包含UTC时间的Timestamp对象
timestamp_utc = pd.Timestamp('2024-10-13 22:30:56', tz='UTC')
# 转换为US/Eastern时区
timestamp_eastern = timestamp_utc.astimezone('US/Eastern')
print(timestamp_eastern)
# 使用pytz库中的时区对象转换为Asia/Tokyo时区
tokyo_tz = pytz.timezone('Asia/Tokyo')
timestamp_tokyo = timestamp_utc.astimezone(tokyo_tz)
print(timestamp_tokyo)
# 无参数调用将转换为本地时区
timestamp_local = timestamp_utc.astimezone(None)
print(timestamp_local) 666-6-3、结果输出
# 666、pandas.Timestamp.astimezone方法
# 2024-10-13 18:30:56-04:00
# 2024-10-14 07:30:56+09:00
# 2024-10-13 22:30:56667、pandas.Timestamp.ceil方法
667-1、语法
# 667、pandas.Timestamp.ceil方法
pandas.Timestamp.ceil(freq, ambiguous='raise', nonexistent='raise')
Return a new Timestamp ceiled to this resolution.
Parameters:
freq
str
Frequency string indicating the ceiling resolution.
ambiguous
bool or {‘raise’, ‘NaT’}, default ‘raise’
The behavior is as follows:
bool contains flags to determine if time is dst or not (note that this flag is only applicable for ambiguous fall dst dates).
‘NaT’ will return NaT for an ambiguous time.
‘raise’ will raise an AmbiguousTimeError for an ambiguous time.
nonexistent
{‘raise’, ‘shift_forward’, ‘shift_backward, ‘NaT’, timedelta}, default ‘raise’
A nonexistent time does not exist in a particular timezone where clocks moved forward due to DST.
‘shift_forward’ will shift the nonexistent time forward to the closest existing time.
‘shift_backward’ will shift the nonexistent time backward to the closest existing time.
‘NaT’ will return NaT where there are nonexistent times.
timedelta objects will shift nonexistent times by the timedelta.
‘raise’ will raise an NonExistentTimeError if there are nonexistent times.
Raises:
ValueError if the freq cannot be converted.667-2、参数
667-2-1、freq(必须)：字符串或DateOffset对象，指定要四舍五入的时间频率。例如，常见的频率包括'h'(小时)、'min'(分钟)、'D'(天)等。
667-2-2、ambiguous(可选，默认值为'raise')：{'raise', bool,'NaT'}，表示处理重复时间(在夏令时转换中可能会发生)的方式。如果为'raise'，在重复时间处将抛出异常；如果为布尔值，将用该布尔值表示是否为DST时间；如果为'NaT'，只将重复时间标记为NaT。
667-2-3、nonexistent(可选，默认值为'raise')：{'raise', 'shift_forward', 'shift_backward', 'NaT', timedelta}，表示处理不存在时间(在夏令时转换中可能会发生)的方式。如果为'raise'，在不存在的时间处将抛出异常；如果为'shift_forward'，将转到下一个有效时间；如果为'shift_backward'，将转到上一个有效时间。
667-3、功能
用于将Timestamp对象四舍五入到最近的指定时间频率的上界，这在对时间数据进行标准化或对齐时特别有用，例如在将时间点对齐到最近的小时、天或其他频率时。
667-4、返回值
返回一个新的Timestamp对象，代表四舍五入到给定频率上界的时间戳。
667-5、说明
无
667-6、用法
667-6-1、数据准备
无667-6-2、代码示例
# 667、pandas.Timestamp.ceil方法
import pandas as pd
# 创建一个包含时间的Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13 22:45:56')
# 向上舍入到最近的小时
rounded_to_hour = timestamp.ceil('h')
print(rounded_to_hour)
# 向上舍入到最近的一天
rounded_to_day = timestamp.ceil('D')
print(rounded_to_day)
# 向上舍入到最近的5分钟
rounded_to_5minutes = timestamp.ceil('5min')
print(rounded_to_5minutes)667-6-3、结果输出
# 667、pandas.Timestamp.ceil方法
# 2024-10-13 23:00:00
# 2024-10-14 00:00:00
# 2024-10-13 22:50:00668、pandas.Timestamp.combine方法
668-1、语法
# 668、pandas.Timestamp.combine方法
classmethod pandas.Timestamp.combine(date, time)
Combine date, time into datetime with same date and time fields.668-2、参数
668-2-1、date(必须)：一个datetime.date对象或像datetime.date的对象，提供所需时间戳中的日期部分。
668-2-2、time(必须)：一个datetime.date对象或像datetime.date的对象，提供所需时间戳中的时间部分。
668-3、功能
用于创建一个新的Timestamp对象的方法，它从给定的日期和时间组合生成完整的时间戳。
668-4、返回值
返回一个Timestamp对象，它是从提供的日期和时间组合而成的完整时间戳。
668-5、说明
无
668-6、用法
668-6-1、数据准备
无668-6-2、代码示例
# 668、pandas.Timestamp.combine方法
import pandas as pd
from datetime import date, time
# 创建一个日期对象
my_date = date(2024, 10, 13)
# 创建一个时间对象
my_time = time(15, 45, 30)
# 使用combine方法创建一个完整的Timestamp对象
combined_timestamp = pd.Timestamp.combine(my_date, my_time)
print(combined_timestamp) 668-6-3、结果输出
# 668、pandas.Timestamp.combine方法
# 2024-10-13 15:45:30669、pandas.Timestamp.ctime方法
669-1、语法
# 669、pandas.Timestamp.ctime方法
pandas.Timestamp.ctime()
Return ctime() style string.669-2、参数
无
669-3、功能
将Timestamp对象格式化为一个易读的字符串。
669-4、返回值
返回一个字符串，表示Timestamp对象的日期和时间部分，人类可读的格式。
669-5、说明
无
669-6、用法
669-6-1、数据准备
无669-6-2、代码示例
# 669、pandas.Timestamp.ctime方法
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13 22:58:30')
# 使用ctime方法格式化为字符串
formatted_time = timestamp.ctime()
print(formatted_time) 669-6-3、结果输出
# 669、pandas.Timestamp.ctime方法
# Sun Oct 13 22:58:30 2024670、pandas.Timestamp.date属性
670-1、语法
# 670、pandas.Timestamp.date属性
pandas.Timestamp.date()
Return date object with same year, month and day.670-2、参数
无
670-3、功能
用于提取Timestamp对象中的日期部分，并返回一个datetime.date对象，这对于只需要日期而不需要具体时间信息的情况特别有用。
670-4、返回值
返回一个datetime.date对象，该对象表示Timestamp中的日期部分。
670-5、说明
无
670-6、用法
670-6-1、数据准备
无670-6-2、代码示例
# 670、pandas.Timestamp.date属性
import pandas as pd
# 创建一个Timestamp对象
timestamp = pd.Timestamp('2024-10-13 23:02:30')
# 提取日期部分
date = timestamp.date()
print(date) 670-6-3、结果输出
# 670、pandas.Timestamp.date属性
# 2024-10-13
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