在 Python 中處理日期和時間有點麻煩。所幸，Python 提供了一種內置的方式來簡化這種操作：Python 的 Datetime 模塊。
datetime 可以幫助我們識別並處理與時間相關的元素，如日期，小時，分鐘，秒，星期，月份，年份等。它提供了諸如時區和夏令時等很多服務。還可以處理時間戳數據，解析星期幾，每月幾號，以及從字符串格式化日期和時間等。
簡而言之，datetime 是 Python 中處理日期和時間的一大利器。我們現在來深入了解一下。
本節教程中，我們將會學習很多 datetime 中很多詳細的方法，包括：
獲取年，月，日，時，分
獲取星期幾與一年中的第幾天
轉換日期對象為 DataFrame 索引
學習本教程時，我們建議你在自己的機器上運行一下這些代碼。
Python 的 datetime 類在編寫代碼之前，有必要先了解一下 datetime 模塊中提供的五個主要的對象類。根據我們具體需要執行的操作，我們可能需要使用其中的一個或多個類。
datatime：允許我們同時操作時間和日期（月，日，年，時，秒，微秒）。
date：允許我們排除時間僅操作日期（月，日，年）
time：允許我們排除日期僅操作時間（時，分，秒，微秒）
timedelta：一個用於操作日期以及測量的時間跨度
tzinfo：一個用於處理時區的抽象類
如果還是不太理解它們之間的區別，也沒關係。我們接下來就深入學習一下 datetime 的工作方式，來更好地理解和使用它們。
創建 Date 對象首先，我們來仔細看看 datetime 對象。由於 datetime 既是模塊名也是模塊內的類名，所以我們要從 datetime模塊內引用 datetime 類。
然後，列印當前日期和時間來查看 datetime 對象中都包含什麼。可以使用 datetime 類的 .now() 函數創建一個 datetime 對象，然後列印這個對象，之後再使用 type() 函數列印這個對象的類型。如此，我們可以看到更詳細的信息。
從上面的結果中，我們可以看到 datetime_object 是 datetime 類的對象實例，對象中包含了年，月，日，時，分，秒，以及毫秒。
從 Date 中提取年份和月份我們現在已經理解了 datetime 對象的構成，那麼我們可以猜一下 date 和 time 對象是怎樣的。因為我們已經知道 date 對象可以理解為 datetime 去掉了時間數據，而 time 對象可以理解為 datetime 去掉了日期數據。
我們還可以解決很多問題。比如，大多數數據集中，日期和時間信息是以字符串格式存儲的。另外，我們可能不希望拿到所有的日期和時間數據，當我們在做一些諸如月度銷售分析的時候，那麼將信息分解到毫秒級別的用處並不大。
現在，我們來聚焦於數據科學中的一項常見任務：使用 datetime 從字符串中提取我們實際想要的元素。
為了實現這個目的，我們還需要做一些其他的工作。
使用 strptime() 和 strftime() 處理日期和時間字符串幸運的是，datetime 提供了兩個方法，strptime() 和 strftime()，可以在字符串與 datetime 對象之間互相轉換。strptime() 可以讀取字符串中的日期與時間信息並將其轉換為 datetime 對象，而 strftime 則是將 datetime 對象轉換為字符串。
當然，strptime() 並沒有魔法，它不能將任意字符串轉換為日期和時間，它需要一些人為地幫助，來解釋它究竟識別到了什麼。但是它只能識別大多數常規的日期和時間字符串格式（詳情請查閱文檔）。我們現在給定一個日期格式字符串 "YYYY-MM-DD"，來看看 strptime() 方法能做什麼。
可以看到 strptime() 方法接收兩個參數：字符串 my_string 以及 "%Y-%m-%d"，多出來的這個字符串告訴 strptime() 方法如何解釋傳入的字符串 my_string。比如，"%Y" 表示期望從字符串的前四個字符中讀取年份。
這篇文檔中完整地列出了這些可匹配的模式，我們將在教程後面的部分詳細介紹這些方法。
你可能還注意到日期後面還跟著時間信息 00:00:00。這是因為我們創建了一個 datetime 對象，必然會包含日期和時間。如果我們在輸傳入的字符串中沒有指明時間，將會用 00:00:00 作為默認時間。
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先不論其他，我們希望的是從日期中分離出特定的元素用於分析。一個辦法是使用 datetime 對象內置的類屬性，如 .month 或 .year。
我們現在來提取更多的信息，這也確實是一個常見的任務。此時，我們將嘗試從 my_date 對象中獲取月份中某一天以及年份中的某一天。通過 datetime 對象的 .weekday() 函數可以得到一個星期幾的數字，但是我們可以通過使用 calendar 模塊中的 day_name 方法將其轉化為文本格式（如，Monday，Tuesday，Wednesday 等等）。
我們首先會導入 calendar，之後會用到 my_date 對象的 .day 屬性以及 .weekday() 方法。這樣我們就可以獲取到星期幾的文本格式：
先等一下，這裡看起來有一點奇怪。一周的第三天應該是 Wednesday 而不是 Thursday 啊。
我們這裡使用一個循環來仔細看一下 day_name 變量中的信息：
現在我們知道 Python 中星期是從 Monday 開始的，其計數下標則是從 0 開始而不是從 1 開始。所以這就解釋了我們上面看到的為什麼數字 3 轉換成了 "Thursday"。
從 Python 的 Datetime 對象中獲取小時和分鐘我們現在來關注一下時間以及從 datetime 對象中提取小時和分鐘。與上面我們處理月份和年份相似，我們可以使用類屬性 .hour 和 .minute 獲取到一天中小時與分鐘信息。
使用 .now() 函數來設置一個新的日期和時間。當寫到這裡的時候，時間是 2019 年 10 月 25 日上午 10 點 25 分。當然，根據你運行這段代碼的時間，結果可能與之不同。
我們還可以使用 datetime 做很多有趣的事。例如，我們可能想知道現在是一年中的第幾個星期。
使用 datetime 對象的 isocalendar 函數，我們可以獲取到年份，一年中的星期數，和一周中的第幾天。
特別注意，isocalendar 返回的是帶有 ISO 年份，星期數和工作日的元組。這個 ISO 日曆是基于格裡高利歷的一種被廣泛使用的標準日曆。你可以點擊連結了解更多詳細信息。但是出於我們現在的目的，我們只需要知道它是作為一種常規日曆，且每星期是從星期一開始的就可以了。
注意，在 ISO 日曆中，每星期是從 1 開始計數的，所以這裡的 5 真正表示的是星期五：Friday。
從上面我們可以看到當前是今天的第 43 個星期，但是如果你只想獲得這個數字，可以像其他 Python 中的列表或元組一樣，使用下標索引的方式實現：
編程的時候，會經常遇到使用時間戳格式存儲的時間和日期，或者希望以 Unix 時間戳格式存儲你的數據。
我們可以使用 datetime 的內置函數 timestamp()，他可以接收一個 datetime 對象作為參數並返回一個時間戳格式的日期和時間：
與之相似，我們可以使用 fromtimestamp() 執行與上面相反的操作。這是 datetime 類中提供的一個方法，可以接收一個（浮點型格式的）時間戳作為參數，並返回一個 datetime 對象，像下面這樣：
很多時候，我們可能希望使用 Python 中的 datetime 來測量一段時間跨度，或者一段持續的時間。這個可以使用 datetime 內置的 timedelta 類。一個 timedelta 對象可以表示兩個日期或時間的差值。有了這個我們就可以測量時間跨度，或者對日期及時間進行加減操作等。
將所有參數置為 0 即可創建一個默認的 timedelta 對象。現在我們來創建一個時間跨度為兩周的 timedelta 對象：
注意，這裡我們使用 timedelta 類的 .days 屬性來獲取以天為單位的持續時間。參照文檔，我們還可以獲取以秒和毫秒為單位的持續時間。
現在創建另一個 timedelta 持續時間再練習一下：
現在我們結合使用 datetime 對象和 timedelta 對象來做一些數學計算。比如說在當前日期和時間上加上一些不同的時間跨度，來看看十五天後的日期，或者是兩周前是哪天。
為此，我們可以使用運算符 + 或 - 來對 datetime 對象增加或減去 timedelta 對象實現。得到的結果是 datetime 加上或減去 timedelta 對象所代表的的時間跨度後的新時間。是不是很棒？
（注意：在下面的代碼中，時間是 10 月 25 日 11:12。這可能與你實際使用 .now() 函數得到的 datetime 對象有所不同。）
注意，這裡計算後輸出的結果仍然是一個 datetime 對象。
比較兩個日期和時間之間的差值與上面的操作類似，我們還可以使用 datetime 來為一個日期加上或減去另一個日期，來得到一個時間跨度。
由於計算的結果是一個時間片，當我們對一個日期對象減去另一個日期對象得到的就是一個 timedelta 對象。
這裡，我們創建了兩個日期對象（注意，它們與 datetime 對象相比，除了不包含時間信息，其他都是一樣的），並且讓其中一個減去另一個得到一個時間跨度。
上述代碼，我們為了簡單起見僅使用了日期 date，同樣也可以使用 datetime 對象做同樣的操作，以獲得包含小時，分鐘和秒的精確量度：
我們先前已經簡單地了解了 strftime() 和strptime() 對象，現在來仔細看一下這些方法，因為它們對於 Python 中處理數據分析通常比較重要。
我們已經使用過 strptime() 方法，你可以將一個格式化後的日期和時間轉換為一個 datetime 對象，函數格式如下：
注意這裡有兩個參數：
現在來試著轉換一個其他類型的日期字符串。這個網站提供了很多非常有用的參考說明，有助於 strptime() 識別我們輸入的字符串：
現在來做一些更高級的操作，驗證一下目前所學。以一個格式化後的字符串開始，將其轉換為 datetime 對象，並且看看不同的格式化方式（dd/mm 和 mm/dd）得到的結果。
然後，基於 mm/dd 的格式，我們將其轉換為 Unix 時間戳。之後轉回 datetime 對象，再使用幾種不同的 strftime 模式將轉換後的字符串輸出：
這裡有一張圖片，可以保存在你常用的備忘錄中，裡面是常用的 strftime() 和 strptime() 模式：
現在使用上面的模式做一些簡單的實踐：
在 Python 中，如果涉及時區的話，處理日期和實踐就會變得很複雜。幸好，pytz 模塊的存在為我們提供了跨時區轉換的能力，它還可以在使用夏令時的地區處理夏令時。
我們可以通過 localize 函數為 Python 中的 datetime 對象加上一個時區信息。然後可以用 astimezone() 將一個已有時區轉換為另一個指定的時區（這個函數接收一個我們期望轉換的時區作為參數）。
有了這個模塊，我們在處理包含多個不同時區的數據集會變得簡單很多。
處理 pandas 中的 Datetime 對象數據科學家熱衷於 pandas 有很多原因。其中之一是它包含了多種用於處理時間序列數據的功能。拿 datetime 自身來說，pandas 中就有 datetime 和 timedelta 對象分別表示日期和時間以及時間片。
我們將日期，時間和時間片字符串通過以下函數轉換為 pandas 中的 datetime 對象。
可以預見，這些函數都很善長將字符串轉換為 Python 中的 datetime 對象，而且可以自動識別它們的格式，而不需要我們定義 strftime 模式。
來看一個實際的例子：
注意，即使我們在字符串中帶有一些複雜的元素，如 "th" 和 "sep" 而不是指明 "Sep." 或 "September"，pandas 也可以正確的解析該字符串並返回格式化後的日期。
我們還可以通過 pandas（以及一些與之相關的 numpy 的功能） 自動創建一段範圍內的 pandas 對象序列。比如下面這樣，我們從上面定義的日期開始，創建了一系列十二個日期。然後又用 pd.date_range() 函數創建了另外一系列日期：
對 pandas 的 DataFrame 中每一列使用 dt 屬性，我們能夠輕易地從日期中獲取年，月，日，時，或分。比如，我們可以使用 df['date'].dt.year 從一個包含完整日期信息的 pandas 數據列中單獨解析出年份。
為了方便理解，我們利用上面已經創建的一個序列快速實現一個 DateFrame：
現在使用 Python 中 datetime（通過 dt） 相關的屬性為日期的每個元素創建一個單獨的列：
Pandas 還可以從 datetime 對象中獲取其他的一些元素，比如說星期幾和一年中的某一天。這些同樣可以用 dt屬性來實現。這裡注意一點，Python 中通常每周從周一開始，而下表是 0 ，所以星期的數字 5 表示周六。
我們還可以在 pandas 中將一個 datetime 的列寫入 DateFrame 的索引中。這對於處理一些數據可視化的任務很有用，matplotlib 可以識別出 DateFrame 的索引列是一個時間序列，然後繪製相應的數據。
為了實現這一點，我們需要重新定義 df.index ：
本教程中，我們深入討論了 Python 中的 datetime，並且還學習了 pandas 及其 calendar 模塊的一些知識。我們已經介紹了很多東西，不過要記住：最好的學習方式是親自動手寫代碼。
英文原文：https://www.dataquest.io/blog/python-datetime-tutorial/轉發是最大的鼓勵！謝謝您的支持！
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