Shrnutí

Práce s daty a časy v Pythonu

Max Shron

Data Scientist and Author

Rekapitulace: Data a kalendáře

Třída date() přijímá rok, měsíc a den jako argumenty
Objekt date má přístupové atributy jako .year a metody jako .weekday()
Objekty date lze porovnávat jako čísla pomocí min(), max() a sort()
Odečtením dvou objektů date získáte timedelta
Pro převod objektů date na řetězce použijte metody .isoformat() nebo .strftime()

Třída datetime() přijímá všechny argumenty třídy date() plus hodiny, minuty, sekundy a mikrosekundy
Všechny dodatečné argumenty jsou volitelné; jinak jsou výchozí hodnotou nula
Libovolnou hodnotu v objektu datetime lze změnit metodou .replace()
Převeďte timedelta na celé číslo metodou .total_seconds()
Řetězce na data převádí .strptime() a data na řetězce .strftime()

Objekt datetime je „timezone aware", pokud má nastaveno tzinfo. Jinak je „timezone naive"
Nastavení časového pásma určuje, jak se datetime zarovná vůči UTC, univerzálnímu časovému standardu
Metodou .replace() změníte časové pásmo objektu datetime, aniž by se změnilo datum a čas
Metodou .astimezone() posunete datum a čas tak, aby odpovídaly novému časovému pásmu
dateutil.tz poskytuje komplexní a aktuální databázi časových pásem

Při čtení CSV nastavte argument parse_dates na seznam sloupců, které mají být zpracovány jako datetime
Pokud parse_dates nefunguje, použijte funkci pd.to_datetime()
Seskupení řádků pomocí .groupby() umožňuje výpočet agregátů za skupinu, např. .first(), .min() nebo .mean()
.resample() seskupuje řádky podle sloupce datetime – po letech, měsících, dnech atd.
Časové pásmo nastavíte pomocí .tz_localize(), datum a čas zůstanou zachovány
Pro změnu data a času odpovídající novému časovému pásmu použijte .tz_convert()

Práce s daty a časy v Pythonu