pandas學習筆記----分別用time和datetime模塊創建時間序列
標簽: 機器學習 數據科學 信號處理 人工智能 linux python
從當前時間開始
直接看代碼吧:
import pandas as pd
import datetime
import time
# 產生時間序列(以下都是從當前時間開始計算)
a=time.time()
print(pd.date_range(start=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),periods=7200,freq='S'))
print(pd.date_range(start=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),periods=7200,freq='S'))
b=time.time()
print(b-a)
@@@注:strftime(’%Y-%m-%d %H:%M:%S’)確定時間和日期顯示格式,這個方法在time和datetime兩個模塊中的用法是相同的。
輸出:
DatetimeIndex(['2020-05-11 15:54:30', '2020-05-11 15:54:31',
'2020-05-11 15:54:32', '2020-05-11 15:54:33',
'2020-05-11 15:54:34', '2020-05-11 15:54:35',
'2020-05-11 15:54:36', '2020-05-11 15:54:37',
'2020-05-11 15:54:38', '2020-05-11 15:54:39',
...
'2020-05-11 17:54:20', '2020-05-11 17:54:21',
'2020-05-11 17:54:22', '2020-05-11 17:54:23',
'2020-05-11 17:54:24', '2020-05-11 17:54:25',
'2020-05-11 17:54:26', '2020-05-11 17:54:27',
'2020-05-11 17:54:28', '2020-05-11 17:54:29'],
dtype='datetime64[ns]', length=7200, freq='S')
DatetimeIndex(['2020-05-11 15:54:30', '2020-05-11 15:54:31',
'2020-05-11 15:54:32', '2020-05-11 15:54:33',
'2020-05-11 15:54:34', '2020-05-11 15:54:35',
'2020-05-11 15:54:36', '2020-05-11 15:54:37',
'2020-05-11 15:54:38', '2020-05-11 15:54:39',
...
'2020-05-11 17:54:20', '2020-05-11 17:54:21',
'2020-05-11 17:54:22', '2020-05-11 17:54:23',
'2020-05-11 17:54:24', '2020-05-11 17:54:25',
'2020-05-11 17:54:26', '2020-05-11 17:54:27',
'2020-05-11 17:54:28', '2020-05-11 17:54:29'],
dtype='datetime64[ns]', length=7200, freq='S')
0.0030045509338378906
從指定時間開始:
也可以從指定時間開始:
pd.date_range(start='2020-5-09 15:05:10',periods=1000,freq='S')
輸出:
從當前時間之前或之后的一段時間開始:
import pandas as pd
import datetime
# 產生時間序列
print(pd.date_range(start=(datetime.datetime.now()-pd.Timedelta('2minute')).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),periods=7200,freq='S'))
print(datetime.datetime.now())
輸出:
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