从键盘输入一个8位整数表示的日期(即yyyymmdd,表示yyyy年mm月dd日),判断该日期是否为合法日期。
时间: 2023-04-21 11:01:15 浏览: 130
可以按照以下步骤判断输入的日期是否合法:
1. 将输入的8位整数按照年、月、日的顺序分别提取出来。
2. 判断年份是否合法,即是否大于等于190年且小于等于当前年份。
3. 判断月份是否合法,即是否大于等于1且小于等于12。
4. 判断日期是否合法,即是否大于等于1且小于等于该月份的最大日期。
5. 如果以上三个条件都满足,则该日期为合法日期。
例如,输入20211231,按照以上步骤判断,可以得出该日期为合法日期。
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jupyternotebook中将一列日期格式yyyymmdd转化为yyyy-mm-dd后从1970开始
可以借助Pandas库中的`pd.to_datetime()`函数将日期字符串转换为Pandas的Timestamp类型,然后再将其转换为从1970年1月1日开始的时间戳。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取包含日期列的CSV文件
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d') # 将日期列转换为Pandas的datetime类型
df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: int(x.timestamp())) # 将日期转换为从1970年1月1日开始的时间戳
# 按需要的格式输出时间戳
df['formatted_timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s').dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 输出结果
print(df)
```
其中,`pd.to_datetime()`函数用于将日期列转换为Pandas的datetime类型,第二个参数`format='%Y%m%d'`表示原始日期字符串的格式为`yyyymmdd`;`apply()`函数用于将每个日期转换为从1970年1月1日开始的时间戳,`x.timestamp()`返回的是浮点数,需要强制转换为整型;`pd.to_datetime()`函数可以将时间戳转换为Pandas的datetime类型,第二个参数`unit='s'`表示时间戳的单位为秒,然后再通过`dt.strftime()`函数将日期格式化为`yyyy-mm-dd`的格式。
转换后,可以将时间戳作为新的列添加到DataFrame对象中,然后按需要的格式输出即可。
jupyternotebook中将一列日期格式yyyymmdd转化为yyyy-mm-dd
可以使用Pandas库来完成日期格式的转换。假设我们有一个DataFrame对象,其中包含一个名为`date`的列,存储的是原始的日期字符串,格式为`yyyymmdd`,那么可以通过如下代码将其转换为`yyyy-mm-dd`的格式:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取包含日期列的CSV文件
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d') # 将日期列转换为Pandas的datetime类型
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') # 将日期格式化为yyyy-mm-dd的格式
```
其中,`pd.to_datetime()`函数用于将日期列转换为Pandas的datetime类型,第二个参数`format='%Y%m%d'`表示原始日期字符串的格式为`yyyymmdd`;`dt.strftime()`函数用于将datetime类型的日期转换为指定格式的字符串,第二个参数`'%Y-%m-%d'`表示目标格式为`yyyy-mm-dd`。
转换后,DataFrame对象中的`date`列就变成了`yyyy-mm-dd`格式的日期字符串。