pandas中的时间函数

在 Pandas 中，有许多用于处理时间的函数。以下是一些常用的时间函数：

1. `pd.to_datetime()`：将字符串或其他类型的时间数据转换为 Pandas 的时间类型（`Timestamp`）。
例如：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01'
date = pd.to_datetime(date_string)
print(date)

2. `pd.date_range()`：生成一个时间序列，可以指定起始日期、结束日期和频率。
例如：

import pandas as pd

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='D')
print(dates)

3. `dt` 属性：用于访问时间序列中的各个部分，如年、月、日、小时等。
例如：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01'
date = pd.to_datetime(date_string)

print(date.year)
print(date.month)
print(date.day)

4. `pd.Timestamp`：创建一个时间戳对象，可以进行比较和计算。
例如：

import pandas as pd

date1 = pd.Timestamp('2022-01-01')
date2 = pd.Timestamp('2022-02-01')

print(date2 - date1)

5. `pd.Period`：创建一个固定时期的对象，可以进行比较和计算。
例如：

import pandas as pd

period1 = pd.Period('2022-01', freq='M')
period2 = pd.Period('2022-02', freq='M')

print(period2 - period1)

这些只是一些常用的时间函数，Pandas 还提供了更多用于处理时间的功能。你可以参考官方文档了解更多详细信息：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/timeseries.html