Python数据分析库pandas高级接口dt的使用

Series对象和DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口(accessors),分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据,通过这几个接口可以快速实现特定的功能,非常快捷。今天翻阅pandas官方文档总结了以下几个常用的api。
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1.dt.date 和 dt.normalize(),他们都返回一个日期的 日期部分,即只包含年月日。但不同的是date返回的Series是object类型的,normalize()返回的Series是datetime64类型的。 这里先简单创建一个dataframe。

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Python数据分析库pandas高级接口dt的使用
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2.dt.year、dt.month、dt.day、dt.hour、dt.minute、dt.second、dt.week (dt.weekofyear和dt.week一样)分别返回日期的年、月、日、小时、分、秒及一年中的第几周

*Python数据分析库pandas高级接口dt的使用

3.dt.weekday(dt.dayofweek一样)返回一周中的星期几,0代表星期一,6代表星期天,dt.weekday_name返回星期几的英文。

Python数据分析库pandas高级接口dt的使用
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4.dt.dayofyear 返回一年的第几天,dt.quarter得到每个日期分别是第几个季度。

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5.dt.is_month_start和dt.is_month_end 判断日期是否是每月的第一天或最后一天,可以将month换成year和quarter相应的判断日期是否是每年或季度的第一天或最后一天.

Python数据分析库pandas高级接口dt的使用

6.dt.is_leap_year 判断是否是闰年

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7.dt.month_name() 返回月份的英文名称.

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