本次内容用到的python编辑器是anconda下的jupyter notebook

所以在本次内容开始之前给大家介绍如何在Windows下加载jupyter notebook进行python的调试~~~~

1、什么是Jupyter Notebook

Jupyter Notebook，又称为IPython notebook，是一个交互式笔记本，支持运行40+种编程语言，可以用来编写漂亮的交互式文档。

你要向别人解释你的程序， 你可能要新建一个word，把代码复制进去， 对每块代码进行讲解。 这样会有几个问题：

1. 代码格式不好看；
2. 代码的配色丢失；
3. 代码与文字解释部分区分不明显。

使用Jupyter Notebook，可以让代码保持其在编辑器里面的格式，看起来很正规。 而且， 复制进去的代码是可以运行的。

敲击完代码之后，按Shift+Enter， 或者上面的Run Cell键变可以得到代码运行结果。

2、 Windows下安装及使用Jupyter Notebook

2.1 安装Jupyter Notebook

打开windows命令窗口cmd，在没有安装Jupyter Notebook，在命令行输入Jupyter Notebook会报错，如下：

image
输入如下命令，下载jupyter notebook image

经过一段时间后会显示下载成功，如下：

image

打开windows命令窗口cmd，输入命令打开jupyter notebook

image
待以上保持不动后，浏览器就会打开一个页面，如下图：
在这里插入图片描述
此时，我们就在这里创建文件，编写我们的代码

注意：我们打开的windows命令窗口cmd不要关闭哦！

2.2 创建ipynb文件

1. 选择右上角的new，选择python3

在这里插入图片描述

2. 进入代码编写环境，如下图：

image

3、利用pd的date_range生成日期数据

import pandas as pd
pd.date_range( )

同生成随机数的思想类似，使用pandas库中的函数

pd.date_range(start=None，end=None，periods=None，freq=None，tz=None，normalize=False，name=None，close=None，**kwargs)

3.1 设定开始时间、长度、频率

start_date='20210101'
length=10
date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10).tolist()  #默认freq为D，每天
date_1

image.png

也可以设置频率freq=‘M'

date_1=pd.date_range(start=start_date,periods=10,freq='M')
date_1

image.png

3.2 设定起始、终止时间、频率

start_date='20210101'
end_date='20210110'
date_2=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq='D')  #默认为D
date_2

image.png

频率freq的设置有：

D --- Day --- 每日
B --- BusinessDay --- 每工作日
H --- Hour --- 每小时
T/min --- Minute ---每分钟
S --- Second --- 每秒
M --- MonthEnd --- 每月最后一个日历日
Q --- Quater --- 每季度

注意上面生成的日期数据，就是list格式，在构建数据框时可以直接用。

pd.DataFrame({'Time':date_1})

image.png

4、字符串转化为日期

导入数据时常会出现，日期型数据导入后，变成字符串格式，在后续使用时，需要转化为日期。

构造一个时间数据

import numpy as np
start_date='20210613'
gap=100

date_list1=pd.date_range(start=start_date,periods=gap).strftime('%Y%m%d').tolist()
print(date_list1[1:10])
print(len(date_list1))

image.png

num1=np.random.randint(1,101,100)   #生成1-101的随机整数
num2=np.random.randint(100,201,100)
df_temp=pd.DataFrame({'Time':date_list1,
                     'Number1':num1,
                     'Number2':num2})
df_temp.head()

image.png

上面数据构造时，为了方便之后举例子，将生成的时间数据转化为字符串后，构造的数据框。

4.1 pd.to_datetime()

print(df_temp['Time'].dtype)
print(pd.to_datetime(df_temp['Time']).dtype)

输出：

object
datetime64[ns]

pd.datetime这个函数可以直接作用在数据框的列上面，直接转换。

4.2 datetime.strptime

注意区分：

from datetime import datetime
datetime.strftime() #由日期格式转化为字符串
datetime.strptime()  #由字符串格式转化为日期

例子：

from datetime import datetime
print(datetime.strptime('20210101','%Y%m%d'))
print(datetime.strptime('2021-01-01','%Y-%m-%d'))

image.png

但是这个函数只能作用一个值，如果对数据框的列进行操作，需要首先定义一个函数：

from datetime import datetime
def date_ch(value):
    return datetime.strptime(value,'%Y%m%d')
 
print(date_ch('20210613'))
df_temp['Time']=df_temp['Time'].apply(date_ch)
df_temp['Time']

image.png

5、从日期数据中提取成分

5.1 直接提取:

pd.to_datetime('20210613').month

#year：日
#month：月
#week：周
#day：日

image.png

5.2 使用strftime函数：

pd.to_datetime('20210613').strftime('%Y-%m')

image.png

5.3 字符串切片截取

数据如下：

image.png

def date_ch(value):
    str_value=value.strftime('%Y-%m-%d')
    month=str_value[5:7]
    return month
df_temp['Time'].apply(date_ch)
#或者
#df_temp['Time'].apply(lambda x:date_ch(x))

image.png

strftime函数提取日期成分中，日期的标准化格式符号：

%a  星期的简写。如 星期三为Web
%A  星期的全写。如 星期三为Wednesday
%b  月份的简写。如4月份为Apr
%B  月份的全写。如4月份为April 
%c:  日期时间的字符串表示。（如： 05/01/10 09:00:20）
%d:  日在这个月中的天数
%f:  微秒（范围[0,999999]）
%H:  小时（24小时制，[0, 23]）
%I:  小时（12小时制，[0, 11]）
%j:  日在年中的天数 [001,366]
%m:  月份（[01,12]）
%M:  分钟（[00,59]）
%p:  AM或者PM
%S:  秒（范围为[00,61]）
%U:  周在当年的周数当年的第几周），星期天作为周的第一天
%w:  今天在这周的天数，范围为[0, 6]，6表示星期天
%W:  周在当年的周数，星期一作为周的第一天
%x:  日期字符串（如：05/01/20）
%X:  时间字符串（如：09:00:20）
%y:  2个数字表示的年份
%Y:  4个数字表示的年份
%z:  与utc时间的间隔 （如果是本地时间，返回空字符串）
%Z:  时区名称（如果是本地时间，返回空字符串）

6、python将任何格式的时间字符串转换为datetime

首先利用pip下载python资源包：pip install python-dateutil

from dateutil.parser import parse

date_string_array = [
    '2021-06-13 08:15:27.243860',
    'Jun 13 2021  7:40AM',
    'Jun 13 2021 at 7:40AM',
    'September 20, 2020, 22:19:55',
    'Sun, 05/12/1999, 12:30PM',
    'Mon, 21 March, 2015',
    '2018-03-12T10:12:45Z',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+00:00',
    '2018-06-29 17:08:00.586525+05:00',
    'Tuesday , 6th September, 2017 at 4:30pm'
]

for date in date_string_array:
    print('Parsing: ' + date)
    dt = parse(date)  # 时间转换
    print(dt.date())
    print(dt.time())
    print(dt.tzinfo)
    print('\n')

image.png image.png image.png

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