pandas里Week(2) + Hour(10)

这个表达式的意思是将2周和10小时相加。在Pandas中，可以使用pd.Timedelta来表示时间差，因此可以使用以下代码来计算Week(2) + Hour(10)的结果：

import pandas as pd

result = pd.Timedelta(weeks=2) + pd.Timedelta(hours=10)
print(result)

输出结果为：`14 days 10:00:00`，表示2周10小时的时间差。

相关问题

从datatime列中分离出year_month,month,week,hour信息，并生成新的列

好的，这个问题属于数据处理方面的，可以回答。你可以使用Python的datetime模块来分离出year_month, month, week和hour信息，并创建新的列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将datetime格式转换为datetime类型
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 分离year_month和month信息
data['year_month'] = data['datetime'].dt.strftime('%Y-%m')
data['month'] = data['datetime'].dt.month

# 分离week信息
data['week'] = data['datetime'].dt.week

# 分离hour信息
data['hour'] = data['datetime'].dt.hour

以上代码假设你的数据存储在名为data.csv的文件中，其中包含一个名为datetime的列。运行后，代码将创建一个名为year_month、month、week和hour的新列，分别包含从datetime列中分离出来的信息。

pandas 日期相关方法有哪些

Pandas 提供了很多用于日期处理的方法，主要包括以下几类：

1. 创建日期：`pd.to_datetime()` 方法可以将字符串、整数、浮点数、datetime 对象等转换为 Pandas 的日期类型。
2. 日期属性：Pandas 的日期类型有很多属性可以获取，比如 `year`、`month`、`day`、`hour`、`minute`、`second` 等，可以使用 `dt` 属性访问，比如 `df['date'].dt.year`。
3. 日期运算：可以对 Pandas 的日期类型进行加、减、乘、除等运算，比如 `df['date'] + pd.Timedelta(days=1)`。
4. 日期格式化：可以使用 `strftime()` 方法将日期类型转换为指定格式的字符串，比如 `df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')`。
5. 日期差值：可以使用 `pd.Timedelta()` 方法计算两个日期之间的差值，比如 `pd.to_datetime('2022-01-01') - pd.to_datetime('2021-01-01')`。

下面是这些方法的一些示例：

import pandas as pd

# 创建日期
date1 = pd.to_datetime('2021-01-01')
date2 = pd.to_datetime('2021/01/01')
date3 = pd.to_datetime('2021.01.01')
date4 = pd.to_datetime('20210101')
date5 = pd.Timestamp('2022-01-01')
date6 = pd.Timestamp(2022, 1, 1)

# 日期属性
print(date1.year)  # 2021
print(date1.month)  # 1
print(date1.day)  # 1
print(date1.dayofyear)  # 1
print(date1.weekday())  # 4 (星期五)
print(date1.week)  # 53 (2020 年的最后一周)

# 日期运算
print(date1 + pd.Timedelta(days=1))  # 2021-01-02 00:00:00
print(date2 - pd.Timedelta(hours=2))  # 2020-12-31 22:00:00

# 日期格式化
print(date3.strftime('%Y-%m-%d'))  # 2021-01-01
print(date4.strftime('%Y-%m-%d'))  # 2021-01-01

# 日期差值
print(pd.Timedelta(days=365))  # 365 days 00:00:00
print(date5 - date6)  # 0 days 00:00:00