优秀网站介绍,平台推广引流是什么意思,仿克米设计网站,域名注册商怎么查文章目录 1. Timestamp#xff08;时间戳#xff09;2. Datetime64#xff08;日期时间64位#xff09;3. 主要区别#xff1a; pandas.Timestamp 和 pandas.Datetime64 都是用于表示日期和时间的 Pandas 对象#xff0c;但它们有一些关键的区别#xff1a;
1. Timesta… 文章目录 1. Timestamp时间戳2. Datetime64日期时间64位3. 主要区别 pandas.Timestamp 和 pandas.Datetime64 都是用于表示日期和时间的 Pandas 对象但它们有一些关键的区别
1. Timestamp时间戳
Timestamp 是 Pandas 中的一个封装类继承自 datetime.datetime并提供了更多的时间序列相关功能。它是一个单个时间点的表示能够存储日期和时间的完整信息包括时区。Timestamp 是 Pandas 针对 datetime 类型的一个扩展它包含了对日期和时间的高效处理和更多的支持。
例子
import pandas as pd
ts pd.Timestamp(2023-01-01 12:00:00)
print(ts)2. Datetime64日期时间64位
Datetime64 是 NumPy 中的日期时间类型表示日期和时间的数组类型。它用于高效地处理大量的时间序列数据但它本身不如 Timestamp 提供那么多的时间操作方法和属性。其精度由你指定常见的精度包括 D天、h小时、m分钟等。
例子
import pandas as pd
dt64 pd.to_datetime(2023-01-01 12:00:00)
print(dt64)3. 主要区别 类型和功能 Timestamp 是一个封装的类扩展了 datetime 的功能并提供了许多方法如 day_name(), is_leap_year() 等。Datetime64 是 NumPy 提供的日期时间表示形式通常用于存储和处理大量的时间数据尤其是在 Pandas DataFrame 中。 使用场景 Timestamp 主要用于单个时间点的操作。Datetime64 通常用于表示多个时间点例如时间序列的列。 时区支持 Timestamp 支持时区可以方便地进行时区转换。Datetime64 在 Pandas 中也支持时区但它通常需要在转换时明确指定。 小结 如果你需要处理单个时间戳并进行丰富的时间操作使用 Timestamp。如果你要处理大量时间数据例如Pandas 的列使用 Datetime64 更为高效。
