先簡單的了解下日期和時間數據類型及工具
python標準庫包含于日期（date）和時間（time）數據的數據類型，datetime、time以及calendar模塊會被經常用到。
datetime以毫秒形式存儲日期和時間，datetime.timedelta表示兩個datetime對象之間的時間差。
給datetime對象加上或減去一個或多個timedelta，會產生一個新的對象
from datetime import datetimefrom datetime import timedeltanow = datetime.now()nowdatetime.datetime(2017, 6, 27, 15, 56, 56, 167000)datetime參數：datetime(year, month, day[, hour[, minute[, second[, microsecond[,tzinfo]]]]])delta = now - datetime(2017,6,27,10,10,10,10)deltadatetime.timedelta(0, 20806, 166990)delta.days 0delta.seconds 20806delta.microseconds 166990
只有這三個參數了！
datetime模塊中的數據類型
| 類型 | 說明 |
|---|---|
| date | 以公歷形式存儲日歷日期（年、月、日） |
| time | 將時間存儲為時、分、秒、毫秒 |
| datetime | 存儲日期和時間 |
| timedelta | 表示兩個datetime值之間的差（日、秒、毫秒） |
字符串和datetime的相互轉換
1）python標準庫函數
日期轉換成字符串：利用str 或strftime
字符串轉換成日期：datetime.strptime
stamp = datetime(2017,6,27)str(stamp) '2017-06-27 00:00:00'stamp.strftime('%y-%m-%d')#%Y是4位年，%y是2位年 '17-06-27'#對多個時間進行解析成字符串date = ['2017-6-26','2017-6-27']datetime2 = [datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d') for x in date]datetime2[datetime.datetime(2017, 6, 26, 0, 0), datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)]2）第三方庫dateutil.parser的時間解析函數
from dateutil.parser import parseparse('2017-6-27') datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)parse('27/6/2017',dayfirst =True) datetime.datetime(2017, 6, 27, 0, 0)3）pandas處理成組日期
pandas通常用于處理成組日期，不管這些日期是DataFrame的軸索引還是列，to_datetime方法可以解析多種不同的日期表示形式。
date ['2017-6-26', '2017-6-27']import pandas as pdpd.to_datetime(date) DatetimeIndex(['2017-06-26', '2017-06-27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
datetime 格式定義
