python调用年月日
时间: 2023-09-05 19:07:42 浏览: 39
在 Python 中,可以使用 `datetime` 模块来调用年月日。具体实现方法如下:
```python
import datetime
# 获取当前日期和时间
now = datetime.datetime.now()
# 获取年份
year = now.year
# 获取月份
month = now.month
# 获取日期
day = now.day
# 打印年月日
print("年份:", year)
print("月份:", month)
print("日期:", day)
```
以上代码输出的结果将会是当前的年月日。
相关问题
python调用系统年月日
可以使用 Python 中的 `datetime` 模块来获取系统年月日。以下是一个示例代码:
```python
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print("当前日期时间为:")
print(now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
print("年份为:", now.year)
print("月份为:", now.month)
print("日期为:", now.day)
```
输出结果如下:
```
当前日期时间为:
2021-10-09 14:36:20
年份为: 2021
月份为: 10
日期为: 9
```
其中,`now()` 方法会返回当前日期和时间的 `datetime` 对象。使用 `strftime()` 方法将日期时间格式化成字符串,其中 `%Y` 表示年份,`%m` 表示月份,`%d` 表示日期。同时,还可以通过 `now.year`、`now.month` 和 `now.day` 属性获取年份、月份和日期。
python分割年月日时
要在Python中分割年月日时,你可以使用datetime模块来解析日期和时间,并使用字符串的切片操作来获取特定的部分。首先,你需要导入datetime模块,并读取包含日期时间数据的CSV文件。然后,你可以定义一个函数来分割日期,并在函数中使用datetime的属性来获取年、月、日、时和分。最后,将这些分割后的数据存储在一个新的DataFrame中并返回。
下面是一个示例代码,展示了如何进行分割:
```python
import pandas as pd
import datetime
def split_datetime(date):
Y, M, D, H, m = [], [], [], [], []
for i in range(len(date)):
oneday = date[i]
year = oneday.year
month = oneday.month
day = oneday.day
hour = oneday.hour
minute = oneday.minute
Y.append(year)
M.append(month)
D.append(day)
H.append(hour)
m.append(minute)
split_date = pd.DataFrame()
split_date['year'] = Y
split_date['month'] = M
split_date['day'] = D
split_date['hour'] = H
split_date['minute'] = m
return split_date
data = pd.read_csv('./年月日时分秒拆分时间列.csv')
split_data = split_datetime(data['date'])
```
在这个例子中,我们将CSV文件中的日期时间数据存储在名为'date'的列中。然后,我们调用split_datetime函数来将日期时间分割成年、月、日、时和分,并将结果存储在名为split_data的DataFrame中。
请注意,你需要将代码中的'./年月日时分秒拆分时间列.csv'替换为你实际的文件路径。另外,也要确保你已经导入了所需的模块,如pandas和datetime。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python将日期分隔成单独的年月日时分列](https://blog.csdn.net/qq_45850131/article/details/123734805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python3 正则提取年月日、年月、年思路](https://blog.csdn.net/weixin_39955142/article/details/111071710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]