dt对象的使用

Series数据类型：datetime

因为数据需要datetime类型，所以下面使用pandas的date_range()生成了一组日期datetime演示如何进行dt对象操作。

>>> daterng = pd.Series(pd.date_range('2017', periods=9, freq='Q'))>>> daterng0
 2017-03-311
 2017-06-302
 2017-09-303
 2017-12-314
 2018-03-315
 2018-06-306
 2018-09-307
 2018-12-318
 2019-03-31dtype: datetime64[ns]>>>
daterng.dt.day_name()0
Friday1
Friday2
Saturday3
Sunday4
Saturday5
Saturday6
Sunday7
Monday8
Sundaydtype: object>>> # 查看下半年>>> daterng[daterng.dt.quarter > 2]2
 2017-09-303
 2017-12-316
 2018-09-307
 2018-12-31dtype: datetime64[ns]>>> daterng[daterng.dt.is_year_end]3
 2017-12-317
 2018-12-31dtype: datetime64[ns]

以上关于dt的3种方法说明：

• Series.dt.day_name()：从日期判断出所处星期数；

• Series.dt.quarter：从日期判断所处季节；

• Series.dt.is_year_end：从日期判断是否处在年底；

其它方法也都是基于datetime的一些变换，并通过变换来查看具体微观或者宏观日期。