pandas
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时间是一个比较特殊的事物,不像数字有具体的进制,可以做相关的计算。比如时间分秒时是60进制,时和天又是24进制,一周又有7天,一月又有28到31天不等,等等。这就给我们处理时间问题带来了麻烦。为了更好地表达现实世界中的时间,计算机设计者提出了一些概念来进行表达。
这个非常简单,它是一个独立的时间,不在任何周期时,比如中午 13:30 睡觉,不代表你每半个小时就睡一次。其他的如,2020 年、农历四月十八、19世纪等等。
固定的时间有一定的属性,如所在年、月、日、毫秒等。
Unix时间戳(Unix timestamp),时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至当下的总秒数。它是一个非常大的数字,一直以一秒的步长在增加。如:1591684854 代表北京时间 2020/6/9 14:40:54。那么 1970年 年以前的时间怎么表示呢?用负数,如-1591684957 代表1919/7/26 2:17:23。
代表一个时间长度,但它没有指定的开始时间和结束时间,比如一首歌4分钟,你不管从什么时候开始,它都会占用4分钟。
由于原始时间数据可能是时间戳,也有可能是其他类型的数据,我们在使用时想按照一定的格式进行显示,就需要做格式化处理。如时间戳 1591684854 和 2020/6/9 14:40:54 转换为为 2020年06月09日 这样的中文格式。
有开始、有结束,并且有时间单位周期的时间,比如从大学毕业后,我开始工作,每周一到周五去工作,持续到65岁退休,这个就是工作日周期。另如钟表,每半小时响一次,开始时间是我安装好它,结束时间是它坏掉的时候。
周期时间中有一个频率,一个频率是一个单位,日期偏移是基于这个频率,如一个周期的频率是小时,那偏移三个频率就是三小时。比如偏移一个工作周,这个工作周期是自己定义的。
每个固定的时间都会有一个时区,一般为你电脑本地的时区,当然你根据需要可以进行调整。
在数据分析时,经常会与是否工作日相关,除了正常的周末,每个国家和地区节假日,甚至具体到一些公司都会有一些特定的作息,一般需要自己来指定这个工作日的周期。
时间转换包括时间表达格式的转换,也会有一些时间计算,比如给一个时间,转为去年的当天、100天前的当天、转换为特定时区的时间等等。
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