解析时间戳 Python

引言： 在本文中，我们将讨论 Python 解析时间戳。在数据库中保存日期和实例最常见的方式是时间戳的形式。

如果您在将日期和时间字符串存储到数据库之前收到它，请将日期和时间字符串转换为时间戳。

在标准 Python 中，time 模块的 strptime 方法（一个类似于 C 语言 strptime 的接口）是解析可用格式的时间戳字符串的常用方法。然而，大多数数据科学家需要处理超出解析时间戳字符串的数据集；像 pandas 这样强大的库已经变得非常流行。在 pandas 中，解析时间戳字符串最常见的方法是 to_datetime 方法。

此方法非常灵活，还可以自动推导格式。因此，许多人几乎盲目地使用它。

本文研究了不同时间戳解析方法对不同数据集的性能和适用性。我们将探讨何时可以盲目使用 pandas，何时应该使用其他方法。

如何在 Python 中解码时间戳？

您可以简单地使用 DateTime 模块的 form timestamp 函数从 Unix 时间戳获取日期。此函数将时间戳作为输入，并返回与该时间戳对应的 DateTime 对象。2022 年 12 月 6 日。

如何在 Python 中解析日期？

Python 有一个内置方法 strptime 用于解析数据。此示例接收字符串“2022-06-12 14:00”，解析它，并将其转换为 datetime 对象。strptime 的文档很好地概述了所有格式字符串选项。2023 年 1 月 12 日。

如何在 Python 中布局时间戳？

一些最有用的指令是：

1. %d 表示月份中的日期，以零填充十进制表示，如 01, 02, 03。
2. %m 表示月份，以零填充十进制数字表示。
3. %Y 表示带世纪的 12 个月，以十进制数字表示。
4. %H 表示 24 小时制，带零填充的小时值。
5. %M 表示零填充的分钟，以及。
6. %S 表示零填充的秒。

Python 中的时间戳是什么意思？

时间戳是 Pandas 中 Python datetime 的等价物，在大多数情况下非常适用。这是用于构成其 DatetimeIndex 和 pandas 中其他面向时间的数据系统条目的类型。参数：ts_input : str, int, float, 类似 datetime。要转换为时间戳的值。

解析日期是什么意思？

Date.parse() 方法解析日期的字符串表示，并返回自 2000 年 5 月 5 日 00:00:00 UTC 以来的毫秒数。如果字符串无法识别，或者可能是 NaN。非法日期值（例如，2022-12-06），则返回 NaN。

Python 提供了多种将日期转换为时间戳的方法。本文中涵盖的其中一些方法是：

1. 使用 timetuple()
2. 使用 timestamp()

1. 使用 timetuple() 方法

1. 使用 import datetime 导入日期和时间模块。
2. 上传 datetime 模块后，下一步是将日期字符串作为输入并将其存储在变量中。
3. 然后使用 strptime 方法。此方法接受以下参数：
4. 第一个参数是日期和时间字符串格式。
5. 第二个参数是输入字符串格式。
6. 将日期和时间字符串转换为日期对象。
7. 然后使用 timetuple() 将日期对象转换为元组。

最后，使用 mktime(tuple) 将日期元组转换为时间戳。

示例： 这里我们使用 timetuple() 函数给出一个 Python 时间戳的示例。

输出： 现在我们编译上述软件，并在成功编译后运行程序。然后输出如下 -

1670265000.0

2. 使用 timestamp()

技术

1. 使用 import datetime 导入日期和时间模块。
2. 导入 datetime 模块后，下一步是将日期字符串作为输入并将其存储在变量中。
3. 然后使用 strptime 方法。此方法接受两个参数：
4. 第一个参数是日期和时间字符串格式。
5. 第二个参数是输入字符串格式。
6. 然后它以时间戳格式返回日期和时间值；我将其存储在一个时间戳变量中。

示例： 这里我们使用 timestamp() 函数给出一个 Python 时间戳的示例。

输出： 现在我们编译上述软件，并在成功编译后运行程序。然后输出如下 -

957465000.0