min_step = timedelta(minutes=1)

min_step 是一个 Python 的 datetime 模块中的时间间隔对象，表示 1 分钟。它可以用来表示相隔一定时间的时刻之间的间隔，或者用来计算时间的增量。比如，你可以用它来计算两个时刻之间相隔的分钟数，或者将一个时刻加上 min_step 来计算得到 1 分钟之后的时刻。

举个例子，假设现在是 2021 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒，你可以这样使用 min_step 来计算 1 分钟之后的时刻：

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()
print(now)  # 输出当前时刻

# 计算 1 分钟之后的时刻
one_min_later = now + min_step
print(one_min_later)  # 输出 1 分钟之后的时刻

相关问题

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        start_date = start_date + timedelta(days=30) 
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30): 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。

from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") # 定义开始日期和结束日期的列名 start_date_col = test['合同开始日期'] end_date_col = test['合同截止日期'] # 定义新列名 new_col = '日期' # 遍历每一行数据 for index, row in test.iterrows(): start_date = row[start_date_col] end_date = row[end_date_col] date_list = [] # 判断开始日期在每月15号之前还是之后 if start_date.day <= 15: # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加 while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加 start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) # 在原表后追加新列 test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) # 输出结果 print(test)以上这段代码报错AttributeError: 'Series' object has no attribute 'day'，如何修改

这个错误通常是因为 `start_date_col` 和 `end_date_col` 被赋值为 Series 对象而不是列名。在 Pandas 中，当你使用 DataFrame 的列名来访问某一列时，返回的是一个 Series 对象。因此，在这种情况下，你应该直接将列名传递给 `start_date_col` 和 `end_date_col` 变量，而不是使用 Series 对象。

另外，你需要将 `start_date` 和 `end_date` 转换为 datetime 对象，以便你可以在它们上面调用 `day` 属性。你可以使用 Pandas 的 `to_datetime()` 函数将字符串列转换为 datetime 对象。例如：

from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx")

# 定义开始日期和结束日期的列名
start_date_col = '合同开始日期'
end_date_col = '合同截止日期'

# 定义新列名
new_col = '日期'

# 遍历每一行数据
for index, row in test.iterrows():
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col])  # 将字符串转换为 datetime 对象
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col])  # 将字符串转换为 datetime 对象
    date_list = []

    # 判断开始日期在每月15号之前还是之后
    if start_date.day <= 15:
        # 开始日期在每月15号之前，直接逐月累加
        while start_date <= end_date:
            date_list.append(start_date)
            start_date = start_date + timedelta(days=30)
    else:
        # 开始日期在每月15号之后，推迟一个月再逐月累加
        start_date = start_date + timedelta(days=30)
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30):
            date_list.append(start_date)
            start_date = start_date + timedelta(days=30)

    # 在原表后追加新列
    test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list])

# 输出结果
print(test)

这应该可以解决你遇到的问题。