Python Pandas - 获取以纳秒为单位的 timedelta 以实现内部兼容性
使用Pandas中的timedelta.delta属性获取以纳秒为单位的timedelta以实现内部兼容性。首先，导入所需的库−importpandasaspdTimeDeltas是Python的标准日期时间库，使用不同的表示timedelta。创建一个Timedelta对象timedelta=pd.Timedelta('5days1m
Python Pandas - 从 TimeDelta 获取天数
要从TimeDelta获取天数，请使用Pandas中的timedelta.days属性。首先，导入所需的库−importpandasaspdTimeDeltas是Python的标准日期时间库，使用与timedelta不同的表示形式。创建一个Timedelta对象timedelta=pd.Timedelta('5days1min45
Python Pandas - 获取 UTC 偏移时间
要获取UTC偏移时间，请使用timestamp.utcoffset()。首先，导入所需的库−importpandasaspd创建时间戳timestamp=pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624',tz='UTC')带有UTC日期和时间的新时间戳timestamp.utcnow()获取
Python Pandas - 返回表示 UTC 日期和时间的新时间戳
要返回表示UTC日期和时间的新时间戳，请使用timestamp.utcnow()方法。首先，导入所需的库−importpandasaspd创建时间戳timestamp=pd.Timestamp('2021-10-16T15:12:34.261811624',tz='UTC')带有UTC日期和时间的新时间戳timestamp.ut
Python Pandas - 从 POSIX 时间戳构造一个简单的 UTC 日期时间
要从POSIX时间戳构造一个简单的UTC日期时间，请使用timestamp.utcfromtimestamp()方法。将POSIX作为参数传递。首先，导入所需的库−importpandasaspd创建时间戳timestamp=pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624')从POSIX时间戳构造一
Python Pandas - 将原始时间戳转换为本地时区
要将原始时间戳转换为本地时区，请使用timestamp.tz_locale()。在其中，使用tz参数设置时区。首先，导入所需的库−importpandasaspd创建原始时间戳timestamp=pd.Timestamp('2021-09-14T15:12:34.261811624')添加时区timestamp.tz_localize(tz='
Python Pandas - 将时间戳转换为另一个时区
将时间戳转换为另一个时区，使用timestamp.tz_convert()。将时区设置为参数。首先，导入所需的库−importpandasaspd在Pandas中创建时间戳对象。我们还设置了时区timestamp=pd.Timestamp('2021-10-14T15:12:34.261811624',tz='US/Eastern')转
Python Pandas - 返回预期的公历序数
要返回预期的公历序数，请使用timestamp.toordinal()方法。首先，导入所需的库−importpandasaspd在Pandas中创建时间戳对象timestamp=pd.Timestamp(2021,9,18,11,50,20,33)返回预期的公历序数。示例:公元1年1月1日为第1天timestamp.toordinal()
Python Pandas - 从 Timestamp 对象获取当前日期和时间
从Timestamp对象获取当前日期和时间，使用timestamp.today()方法。首先，导入所需的库−importpandasaspdimportdatetime在Pandas中创建时间戳timestamp=pd.Timestamp(datetime.datetime(2021,10,10))显示时间戳print("Timestamp:&
Pandas - 将时间戳对象转换为原生 Python 日期时间对象
要将时间戳对象转换为原生Python日期时间对象，请使用timestamp.to_pydatetime()方法。首先，导入所需的库−importpandasaspd在Pandas中创建时间戳对象timestamp=pd.Timestamp('2021-09-11T13:12:34.261811')将时间戳转换为原生Python日期时间对象ti
