dateutil.parser 顾名思意 就是与日期相关库里的一个日期解析器 能够将字符串 转换为日期格式 我们来看看具体的用法 首先 需要在线安装 pip install python-dateutil from utildate import parser #输入美式日期 In:parser.parse('22nd,July,2009') Out: datetime.datetime(2009, 7, 22, 0, 0) #输入以-为分割日期 In:parser.parse('2018-04

背景: 我有很多很多的日志数据,每个日志里面都有日期字符串,我需要将其转换为datetime格式. 问题是,这些日志里的字符串格式五花八门,有2017-05-25T05:27:30.313292255Z,有2016-07-01T00:00:00以及其他各种我还没有看到的格式. 开始我写了一长串的if else来判断格式,但是总有我漏掉的. 最后上网一查,发现dateutil.parser.parse.可以不用我们指定格式,直接将字符串转换为datetime格式. import datetime

Python3 pandas用法大全 一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #pandas还可以读取一下文件: read_csv, rea

简介 扩展并增强 datetime 模块的功能.支持 Python 2.3+. 官方文档 : http://labix.org/python-dateutil 安装 两种方法: easy_install : easy_install python-dateutil pip在线安装 :  pip install python-dateutil 方法 1,parse 字符串可以很随意,可以用时间日期的英文单词,可以用横线.逗号.空格等做分隔符. 没指定时间默认是0点,没指定日期默认是今天,没指定年份

pandas 是一个基于 Numpy 构建, 强大的数据分析工具包 主要功能 独特的数据结构 DataFrame, Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算操作 灵活处理缺失数据 Series 一维数组 Series 是一种类似于一维数组的对象, 由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 创建方式 pd.Series([4, 7 ,5, -3]) pd.Series([4, 7 ,5, -3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) pd.Series({'a'

在dateutil中,吸引我的东西有2个,1个是parser,1个是rrule. 其中parser是根据字符串解析成datetime,而rrule是则是根据定义的规则来生成datetime. 安装 没必要下载源码包手动安装,直接用easy_install或pip在线安装easy_install python-dateutil pip install Python-dateutil 关于parser 字符串可以很随意,可以用时间日期的英文单词,可以用横线.逗号.空格等做分隔符. 没指定时间默认是0

Python3.x:日期库dateutil简介 安装 pip install python-dateutil 关于parser #字符串可以很随意,可以用时间日期的英文单词,可以用横线.逗号.空格等做分隔符. #没指定时间默认是0点,没指定日期默认是今天,没指定年份默认是今年. from dateutil.parser import parse parse("Wed, Nov 12") #输出结果:datetime.datetime(2013, 11, 12, 0, 0) parse(

pandas 安装方法:pip3 install pandas pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于NumPy构建的模块. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作(实质是NumPy提供的) 灵活处理缺失数据(NaN) 引用方法:import pandas as pd Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成.索引可以自定义如果

我们先要了解,pandas是基于Numpy构建的,pandas中很多的用法和numpy一致.pandas中又有series和DataFrame,Series是DataFrame的基础. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据,处理NaN数据(******) 一.Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 1.创建方法 第一种: pd.S

在dateutil中,吸引我的东西有2个,1个是parser,1个是rrule. 其中parser是根据字符串解析成datetime,而rrule是则是根据定义的规则来生成datetime. 安装没必要下载源码包手动安装,直接用easy_install或pip在线安装easy_install python-dateutilpip install python-dateutil 关于parser字符串可以很随意,可以用时间日期的英文单词,可以用横线.逗号.空格等做分隔符. 没指定时间默认是0点,没

在我多年的 Python 编程经历以及在 Github 上的探索漫游过程中,我发掘到一些很不错的 Python 开发包,这些包大大简化了开发过程,而本文就是为了向大家推荐这些开发包. 请注意我特别排除了像 SQLAlchemy 和 Flask 这样的库,因为其实在太优秀了,无需多提. 下面开始: 1. PyQuery (with lxml) 安装方法 pip install pyquery Python 解析 HTML 时最经常被推荐的是 Beautiful Soup ,而且它的确也表现很好.提

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47185795 python常用模块 压缩字符 当谈起压缩时我们通常想到文件,比如ZIP结构.在Python中可以压缩长字符,不涉及任何档案文件.import zlibstring =  """   Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur                adipiscing elit. Nunc ut elit id mi u

pandas读取文件官方提供的文档 在使用pandas读取文件之前,必备的内容,必然属于官方文档,官方文档查阅地址 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24/reference/io.html 文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令 pandas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,` ,,`等特

内建的 datetime 模块 在跳转到其他库之前,让我们回顾一下如何使用 datetime 模块将日期字符串转换为 Python datetime 对象. 假设我们从 API 接受到一个日期字符串,并且需要它作为 Python datetime 对象存在: 2018-04-29T17:45:25Z 这个字符串包括: · 日期是 YYYY-MM-DD 格式的 · 字母 T 表示时间即将到来 · 时间是 HH:II:SS 格式的 · 表示此时间的时区指示符 Z 采用 UTC (详细了解日期时间字符

时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学.经济学.生态学.神经科学.物理学等.时间序列数据的意义取决于具体的应用场景,主要有以下几种: 时间戳(timestamp),特定的时刻. 固定时期(period),如2007年1月或2010年全年. 时间间隔(interval),由起始和结束时间戳表示.时期(period)可以被看做间隔(interval)的特例. 实验或过程时间,每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量.例如,从放入烤箱时起,每秒钟

时间模块 time模块 获取秒级时间戳.毫秒级时间戳.微秒级时间戳 import time t = time.time() print t # 原始时间数据 1574502460.90 print int(t) # 秒级时间戳:10位 1574502460 print int(round(t * 1000)) # 毫秒级时间戳:13位 1574502460904 print int(round(t * 1000000)) # 微秒级时间戳:16位 1574502460903997 格式化日期与秒

1.什么是Pandas 当大家谈论到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL,而Python之所以适合做数据分析,就是因为他有很多强大的第三方库来协助,pandas就是其中之一,它是基于Numpy构建的,正因pandas的出现,让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一.如果说没有pandas的出现,目前的金融数据分析领域还应该是R语言的天下. 2.Pandas能干什么 Pandas的主要功能: 具备对应其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i

如今全球各个行业内 Python 的使用状况怎么样呢? 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 这个问题就是我写这篇文章的初衷.我找出了22个最常用的 Python 包,希望能给你一些启发. 首先我列出了最近一年内 PyPI 上下载量最高的 Pytho

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se