Datetime-biblioteket och split-funktionen

Finansiell prognosmodellering i Python

Victoria Clark

CGMA Financial Analyst

Typer av konflikter

Datum: 09/10/2018

Regionala skillnader

  • Dag-Månad-År
  • Månad-Dag-År

Skillnader i interpunktion

  • dd-mm-åå
  • dd/mm/åååå

finansiella rapporter

Finansiell prognosmodellering i Python

Datetime-funktionen

# Import datetime module
from datetime import datetime

datetime.strptime(date_string, format)

12-25-2000 --> %m-%d-%Y'

datetime.strptime('12-25-2000',
                  '%m-%d-%Y')

print(dt_object.month)
12

Datum

Finansiell prognosmodellering i Python

Använda funktionen split()

  • Funktionen split()
date = '14/02/2018'

# Split date string into named variables using / day, month, year = date.split('/')
print(year)
2018
Finansiell prognosmodellering i Python

Nu kör vi en övning!

Finansiell prognosmodellering i Python

Preparing Video For Download...