在使用Python進行數據分析時，經常會遇到時間日期格式處理和轉換，特別是分析和挖掘與時間相關的數據。Pandas提供了強大的日期數據處理的功能，下面整理了一些使用pandas處理時間變量的常用技巧。
1.生成時間序列
import pandas as pd
import numpy as np
rng_day = pd.date_range('1/1/2011', periods=24, freq='D')
rng_month=pd.date_range('1/1/2011', periods=24, freq='M')
pandas主要提供pd.data_range()和pd.period_range()兩個方法，給定參數有起始時間、結束時間、生成時期的數目及時間頻率（freq='M’月，'D’天，‘W’，周，'Y’年）等。
兩種主要區別在于pd.date_range()生成的是DatetimeIndex格式的日期序列；pd.period_range()生成的是PeriodIndex格式的日期序列。
2.轉化日期格式 2.1 字符串轉時間 方法一：使用pd.to_datetime()
## 方法一：使用pd.to_datetime()
series1=pd.to_datetime(['2020-07-22 20:07:30', '2020.07.23'])
series2=pd.to_datetime(['2020-07-22', '2020.07.23'])
print(series1)
print(series2)
方法二：使用datetime包的strptime方法
datestr = '2020-07-22 20:07:30'
date1 = datetime.datetime.strptime(datestr,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(date1)
使用strptime方法時，轉化的格式必須和字符串的格式一樣。見上圖，如果轉換格式不一致將報錯。
datestr = '2020-07-22 20:07:30'
date2 = datetime.datetime.strptime(datestr[0:7],'%Y-%m')
print(date2)
2.2日期轉字符串
## 利用str或者strftime方法可以將datetime對象轉換成字符串
date = datetime.datetime(2020,7,22,19,59,00)
datestr1 = datetime.datetime.strftime(date,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
datestr2 = datetime.datetime.strftime(date,'%Y-%m')
print(datestr1)
print(datestr2)
使用strftime方法將日期轉成字符串時，可以調整字符串的格式，并不是需要嚴格對應。
3.日期加減 3.1 日期加一天
date=datetime.date.today()
print(datetime.date.today()+datetime.timedelta(days=1))
3.2日期加一個月
## 日期加一個月,需要使用第三方庫
from dateutil.relativedelta import relativedelta
datetime_now = datetime.datetime.now()
datetime_three_month_ago = datetime_now + relativedelta(months=+1)
print(datetime_three_month_ago)
4.計算日期之差
date_end=datetime.datetime.now()
date_start=pd.to_datetime('2020/01/01')
date_interval=date_end-date_start
print(date_interval)
print(f'時間相隔{date_interval.days}天')
print(f'時間相隔{date_interval/np.timedelta64(1,"M")}月')
print(f'時間相隔{date_interval/np.timedelta64(1,"D")}天')
print(f'時間相隔{int(date_interval/np.timedelta64(1,"D"))}天')
【作者】：Labryant
【原創公眾號】：風控獵人
【簡介】：某創業公司策略分析師，積極上進，努力提升。乾坤未定，你我都是黑馬。
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