Pandas常用数据预处理方法及指令

1.前言

前一段时间，在小伙伴的怂恿下参加了京东的Jdata数据大赛（并以剪刀石头布的方式决定的组长，草率！



不过非常感谢小伙伴们对我的信任，还有我们一起学习的热情让我一下恢复了对学习的xing趣了呢），作为一名小白，抱着学习的心态去的，所谓的万事开头难是真的，从来没接触过这种比赛或工作的我也是一头雾水，以前没上过数据处理和挖掘的课程，不知从何下手，就是在这样一穷二白的情况下开始了长达两周的工作。



向曾经参加过类似比赛的师兄取经、请教老师解题思路、查阅相关书籍（幸好我之前有买许多相关书籍）、逛各种论坛、竞赛官方qq群，做了很多准备，当然最难的就是动手实践。很多理论在实战面前都是苍白的，比如书里面经常说可视化、可视化，对于数据的可视化我们可以得到很多的信息，然而有一些是可以这样做的，另一些如用户购买关系网络因为数据量的问题、而且就算抽样的话，可视化后我们依然分析不出个所以然来



（可能还是方法没用对）。

在这两周内在每天提交次数、每周截至提交日期的压力下，我快速成长了起来，一开始不知道用什么软件、代码处理数据，后来查资料、问人确定了几个可选方案，直接上手干，第一个方案不行，查查怎么回事还不行就换，最后决定使用jupyter notebook+pandas+matplot的方案果断上；(神奇的 )



从pandas数据结构什么都不知道，到从各种博客搜集所需要的代码，后来发现遗忘速度真的很快，用完就忘还得重新找对应博客、资料很麻烦，所以就有了我这篇总结的雏形，经过不断的完善在经历了一整个数据处理流程下来，常用的代码都已经总结的很完善了，然后就是学习了一些大牛开源的代码后，发现：我艹，还能这么搞！

于是进一步完善总结。

两周的工作主要就是两个部分：数据处理+上模型跑代码，然后就不断的循环重复，跑完代码提交看看有什么问题，藉由这次比赛经历我也得到了许多宝贵的经验，如很多事情想和做是不一样的，做了才会有深刻的理解，理解了才会更好的思考。



 不过很遗憾的是，因为时间和精力有限，没能继续做下去，再往下做基本就是用户推荐的事了，也看了一些用户推荐的资料和具体的实现方法，可以实现的，但因为已过两周，超过了我的预算，而且与我感兴趣领域不很相关，而且在此期间有了一些成长，从无到有还是收获许多，所以选择退出。

 不过好记性不如烂笔头，已过去一段时间，发现再不总结归纳，又要忘的差不多，所以给自己一个借口，好好整理一下，以便日后需要的时候用的着，在这里也是想和大家分享一下。

 

 最后还想和大家分享的是微信文章的下载和学习小技巧，我一般都是直接将网页下载或者另存为pdf看，foxit reader还是一个很好的pdf阅读器，我可以在上面设置各种快捷键方便我做注释。

 

PS:因为时间有限而且总结的内容有点多，格式来不及统计，各位将就看吧！
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2.常用数据预处理方法

这个部分总结的是在python中常见的数据预处理方法。

2.1标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)

变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。

sklearn.preprocessing.scale(X)

一般会把train和test集放在一起做标准化，或者在train集上做标准化后，用同样的标准化去标准化test集，此时可以用scaler

scaler = sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit(train)

scaler.transform(train)

scaler.transform(test)

实际应用中，需要做特征标准化的常见情景：SVM

2.2最小-最大规范化

最小-最大规范化对原始数据进行线性变换，变换到[0,1]区间（也可以是其他固定最小最大值的区间）

min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()

min_max_scaler.fit_transform(X_train)

2.3规范化（Normalization）

规范化是将不同变化范围的值映射到相同的固定范围，常见的是[0,1]，此时也称为归一化。

将每个样本变换成unit norm。

X = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]]

sklearn.preprocessing.normalize(X, norm='l2')

得到：

array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])

可以发现对于每一个样本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,这就是L2 norm，变换后每个样本的各维特征的平方和为1。类似地，L1 norm则是变换后每个样本的各维特征的绝对值和为1。还有max norm，则是将每个样本的各维特征除以该样本各维特征的最大值。

在度量样本之间相似性时，如果使用的是二次型kernel，需要做Normalization

2.4特征二值化（Binarization）

给定阈值，将特征转换为0/1

binarizer = sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=1.1)

binarizer.transform(X)

2.5标签二值化（Label binarization）

lb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()

2.6类别特征编码

有时候特征是类别型的，而一些算法的输入必须是数值型，此时需要对其编码。

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])

enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

上面这个例子，第一维特征有两种值0和1，用两位去编码。第二维用三位，第三维用四位。

另一种编码方式

newdf=pd.get_dummies(df,columns=["gender","title"],dummy_na=True)

详细的说明可以在后面常用指令中看到

Examples

>>> import pandas as pd

>>> s = pd.Series(list('abca'))

>>> pd.get_dummies(s)

   a  b  c

0  1  0  0

1  0  1  0

2  0  0  1

3  1  0  0

>>> s1 = ['a', 'b', np.nan]

>>> pd.get_dummies(s1)

   a  b

0  1  0

1  0  1

2  0  0

>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)

   a  b  NaN

0  1  0    0

1  0  1    0

2  0  0    1

>>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'],

                    'C': [1, 2, 3]})

>>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])

   C  col1_a  col1_b  col2_a  col2_b  col2_c

0  1       1       0       0       1       0

1  2       0       1       1       0       0

2  3       1       0       0       0       1

>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')))

   a  b  c

0  1  0  0

1  0  1  0

2  0  0  1

3  1  0  0

4  1  0  0

2.7标签编码（Label encoding）

le = sklearn.preprocessing.LabelEncoder()

le.fit([1, 2, 2, 6])

le.transform([1, 1, 2, 6]) #array([0, 0, 1, 2])

#非数值型转化为数值型

le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])

le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]) #array([2, 2, 1])

2.8特征中含异常值时

sklearn.preprocessing.robust_scale

2.9生成多项式特征

这个其实涉及到特征工程了，多项式特征/交叉特征。

poly = sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(2)

poly.fit_transform(X)

原始特征：

转化后：

3常用指令

#以后调用pandas函数都用pd

import pandas as pd 

 

#将matplotlib的图表直接嵌入到Notebook之中，或者使用指定的界面库显示图表

%matplotlib inline

 

df = pd.read_csv('文件路径地址/名.csv',header=0,encoding='gbk')

df.head(5)

df.tail(5)

3.1对缺失值的处理

#填充缺失值

df.fillna(0)

df.model_id.fillna(-1)

pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况。

对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充。

滤除缺失数据

对于一个Series，dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series，例如：



对于DataFrame，dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据，例如：



但是可以指定how='all'，这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃，例如：



如果想以同样的方式按列丢弃，可以传入axis=1，例如：


 

#将第2列为空的行去掉 

tmp=tmp[-pd.isnull(tmp.iloc[:,2])]

 

填充缺失数据

如果不想丢掉缺失的数据而是想用默认值填充这些空洞，可以使用fillna()函数：



如果不想只以某个标量填充，可以传入一个字典，对不同的列填充不同的值：

3.2快速描述

df.describe()

 

3.3返回df的长度

len（df）

 

3.4赋值

df.loc[:,’a’]=np.array([5]*len(df))#给df赋新列‘a’

df[df>0]=-df

通过定位df.loc  or  df.iloc [,]=1

 

3.5设置每列标签，推荐使用第二种。其实可以直接打开编辑，在表头写上标签（直接编辑这个如果不需要多次重复读取数据可以这么干，其他情况尽量不要这么干）。

df.columns = ['water_year','rain_octsep', 'outflow_octsep',

'rain_decfeb','outflow_decfeb','rain_junaug', 'outflow_junaug']

df.rename(columns={'total_bill': 'total', 'tip': 'pit', 'sex': 'xes'}, inplace=True)

 

3.6有时你想提取一整列，使用列的标签可以非常简单地做到：

df['rain_octsep']或df.rain_ocstep

注意，当我们提取列的时候，会得到一个 series ，而不是 dataframe 。记得我们前面提到过，你可以把 dataframe 看作是一个 series 的字典，所以在抽取列的时候，我们就会得到一个 series。

 

还记得我在命名列标签的时候特意指出的吗？不用空格、破折号之类的符号，这样我们就可以像访问对象属性一样访问数

 

3.7返回由【布尔值】构成的dataframe，就是这个标签小于1000和大于1000的信息。

df.rain_octsep < 1000 # Or df['rain_octsep] < 1000  

3.8过滤后，得到的表，信息的筛选

df[df.rain_octsep < 1000]

 

3.9选择区域

df[0:3]选择行；df.loc[:,[‘a’,’b’]]通过标签在多个轴上选择

df.loc[0:3,[‘a’,’b’]]标签切片

 

#返回索引为xxx字符串的series

df.loc['xxx'] 

df.loc[3,’a’]快速访问标量

 

#数据条件筛选，筛选出标签为a内容=x的行series

df.loc[df[‘a’]==’x’]

#保留b,c列筛选外加排序

df.loc[df[‘a’]==’x’,[‘a’,‘b’,’c’]].sort([‘a’],ascending=False)

 

#多列数据筛选并排序

df.loc[(df[‘a’]==’x’)&(df[‘b’]>10),[‘a’,’b’,’c’]].sort([‘a’],ascending=False)

 

#按筛选条件求和，满足前一条件则对b求和..还有按条件计算均值mean(),max(),min(),count()

df.loc[df[‘a’]==’x’].b.sum()

df.loc[(df[‘a’]==’x’)&(df[‘c’]>10)].b.sum()#就是多条件求和，sumifs

 

3.10用isin()方法过滤，确认a列中是否有one、two，有则筛出来

df[df[‘a’].isin([‘one’,’two’])]

 

3.11iloc返回固定行的series，非常好用

df.iloc[30]

df.iloc[3]返回行

df.iloc[3:5,1:2]返回某一选片  

df.iloc[[1,2,4],[0,2]]返回特定选片交集  

df.iloc[1:3,:]返回1:3行  

df.iloc[1,2]返回特定位置数据

 

3.12设置某标签为索引

df=df.set_index(['xxx'])

 

3.13将索引恢复为数据，如果先排序了，再恢复不影响排序结果

df = df.reset_index('xxx')

 

3.14排序，True是升序，False是降序，.head(x)选取特定行排序

df.sort_index(ascending=True) 

#对‘a’进行排序

df.sort([‘a’],ascending=False)

df.sort(colums=’a’)

#对多列进行排序

df.sort([‘a’,’b’],ascending=False)

 

3.15分组，将某一列标签合并并统计将结果赋给tf，如size（），max、min、mean等函数

#10*10指间隔为10,1000*1000间隔为1000

tf=df.groupby(df.year // 10 *10).max()

decade_rain = df.groupby([df.year // 10 * 10, df.rain_octsep // 1000 * 1000])[['outflow_octsep','outflow_decfeb', 'outflow_junaug']].mean()

 

#分别对k1,k2列进行排序,df1,df2都是中间变量类型，为groupby类型，使用推导式【x for x in df1】显示

df1=df.groupby([‘k1’,’k2’])

df2=df.groupby(‘k1’)





 

 





3.16返回数据规模，行和列

df.shape

 

3.17返回各列数据格式

df.dtypes

 

3.18python输出替代%s替代string，等，‘’%（a，b）后面括号内是几个替代值

print("I'm %s. I'm %d year old" % ('Vamei', 99))

 

3.19添加列，除了insert

df[‘new’]=[‘a’,’b’,’c’]

 

#插入列,第二个位置，名为‘e’，值=df[‘a’]

df.insert(1,’e’,df[‘a’])

 

3.20删除行列,1为列0为行

df2=df.drop([‘a’,’b’],axis=1)

 

#输出并删除‘b’列，将b列插入到第一列

b=df.pop(‘b’)

df.insert(0,’b’,b)

 

3.21将结果输出成csv

df.to_csv(‘xxx.csv’,index=False,encoding=’utf-8’,)

path_or_buf：字符串或文件句柄，默认为无 文件路径或对象，如果没有提供结果作为字符串返回。 sep：character，default'，' 输出文件的字段分隔符。 na_rep：string，default'' 缺少数据表示 float_format：string，default None 格式化浮点数字符串 列：序列，可选 要写的列 标题：布尔或字符串列表，默认为True 写出列名。如果给出了一个字符串列表，那么它被认为是列名称的别名 index：boolean，默认为True 写行名（索引） index_label：字符串或序列，或False，默认为无 如果需要，索引列的列标签。如果没有给出，并且 头和索引为True，则使用索引名称。如果DataFrame使用MultiIndex，则应该给出一个序列。如果False不打印索引名称的字段。使用index_label = False更容易在R中导入 模式：str Python写入模式，默认'w' encoding：string，可选 表示在输出文件中使用的编码的字符串，在Python 2上默认为“ascii”，在Python 3上默认为“utf-8”。 压缩：字符串，可选 表示在输出文件中使用的压缩字符串的字符串，允许的值为'gzip'，'bz2'，'xz'，仅在第一个参数为文件名时使用 line_terminator：string，default'\n' 在输出文件中使用的换行字符或字符序列 引用：来自csv模块的可选常量 默认为csv.QUOTE_MINIMAL。如果您设置了一个float_format， 那么float将被转换为字符串，因此csv.QUOTE_NONNUMERIC将它们视为非数字 quotechar：string（length 1），default'“' 字符用来引用字段 doublequote：boolean，默认为True 控制在一个字段内引用quotechar escapechar：string（length 1），default None 适当时用于逃避sep和quotechar的字符 chunksize：int或None 一次写入的行 tupleize_cols：boolean，default False 将multi_index列作为元组列表（如果为True）或新（扩展格式），如果为False） date_format：string，default无 格式为datetime对象的字符串 decimal：string，default'。' 字符识别为小数分隔符。例如使用'，'为欧洲数据 新版本0.16.0。

 

3.22数据合并

1.merge

merge 函数通过一个或多个键来将数据集的行连接起来。该函数的主要 应用场景是针对同一个主键存在两张包含不同特征的表，通过该主键的连接，将两张表进行合并。合并之后，两张表的行数没有增加，列数是两张表的列数之和减一。 

函数的具体参数为：

merge(left,right,how='inner',on=None,left_on=None,right_on=None,

left_index=False,right_index=False,sort=False,suffixes=('_x','_y'),copy=True)

· on=None 指定连接的列名，若两列希望连接的列名不一样，可以通过left_on和right_on 来具体指定

· how=’inner’,参数指的是左右两个表主键那一列中存在不重合的行时，取结果的方式：inner表示交集，outer 表示并集，left 和right 表示取某一边。 

举例如下

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([[1,2,3],[5,6,7],[3,9,0],[8,0,3]],columns=['x1','x2','x3'])

df2 = pd.DataFrame([[1,2],[4,6],[3,9]],columns=['x1','x4'])

print df1

print df2

df3 = pd.merge(df1,df2,how = 'left',on='x1')

print df3

在这里我分别设置了两个DataFrame类别的变量df1,df2,(平常我们用的表csv文件，读取之后也是DataFrame 格式)。然后我设置 on=’x1’,即以两个表中的x1为主键进行连接，设置how=’left’ ,即是以两个表中merge函数中左边那个表的行为准，保持左边表行数不变，拿右边的表与之合并。结果如下：



第一个结果为how=’left’的情况。第二个结果为how=’inner’的情况。 

注意:在how=’left’设置后，左边行之所以能够保持不变，是因为右边的表主键列没有重复的值，x下面我会举个例子作为思考题： 



 

这是两张表，分别为df1,df2;

第一个问题： 

在默认情况下即merge(df1,df2)其他参数为默认值的返回结果是 什么？ 

第二个问题： 

在加上how=’left’之后的返回结果是什么？ 

看完了问题之后，返回去看这两张表，不着急看答案，仔细想想。


 

这两个问题明白之后，表之间的连接和映射应该都能够明白了。

2.concat

concat 与其说是连接，更准确的说是拼接。就是把两个表直接合在一起。于是有一个突出的问题，是横向拼接还是纵向拼接，所以concat 函数的关键参数是axis 。 

函数的具体参数是：

concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False)

· objs 是需要拼接的对象集合，一般为列表或者字典

· axis=0 是行拼接，拼接之后行数增加，列数也根据join来定，join=’outer’时，列数是两表并集。同理join=’inner’,列数是两表交集。

在默认情况下，axis=0为纵向拼接，此时有

concat([df1,df2]) 等价于 df1.append(df2)

在axis=1 时为横向拼接 ，此时有

concat([df1,df2],axis=1) 等价于 merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer')

举个例子

import pandas as pd

 

df1 = pd.DataFrame({'key':['a','a','b','b'],'data1':range(4)})

print df1

df2 = pd.DataFrame({'key':['b','b','c','c'],'data2':range(4)})

print df2

print pd.concat([df1,df2],axis=1)

print pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer')


 

3.23类别特征编码get_dummy

是一种很实用的将字典中某一列的可能存在的值，多维化映射在对应行，有点像one-hot编码方式，统计该列所有可能存在的值（像sort），作为字典新添加的几个列向量，每一行之前存在哪个值，对应列处值就是1，否则为0。

格式如下：pandas.get_dummies()

参数有：data（数据），prefix（前缀），columns（选择进行处理的列），dummy_na（是否将NaN添加到dummies），drop_first(将统计出来的k个dummies去掉第一个得到k-1个dummies)

举例：import pandas as pd

         S=pd.Series(list(‘abca’))

 

>>> pd.get_dummies(s)

   a  b  c

0  1  0  0

1  0  1  0

2  0  0  1

3  1  0  0

>>> s1 = ['a', 'b', np.nan]

>>> pd.get_dummies(s1)

   a  b

0  1  0

1  0  1

2  0  0

>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)

   a  b  NaN

0  1  0    0

1  0  1    0

2  0  0    1

>>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], 'C': [1, 2, 3]})

>>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])

   C  col1_a   col1_b  col2_a  col2_b  col2_c

0  1       1       0       0       1       0

1  2       0       1       1       0       0

2  3       1       0       0       0       1

>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')))

   a  b  c

0  1  0  0

1  0  1  0

2  0  0  1

3  1  0  0

4  1  0  0

>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')), drop_first=True))

   b  c

0  0  0

1  1  0

2  0  1

3  0  0

4  0  0

 

3.24apply函数lambda部分

python的lambda表达式很想swift语言里的Closure闭包，无函数名的语句块，可以指定传入参数、计算结果。

语法格式如下：

   lambda 传入参数 ： 返回的计算表达式

eg1， 求一个数的平方

>>> g = lambda x : x ** 2

# x为传入参数， 冒号后的x ** 2为传回表达式

>>> print g(4)

16

>>> def h(x):

... return x ** 2

...

>>> print h(4)

16

eg2， 求两数之和

>>> t = lambda x,y: x +y

# x和y为传入参数， 冒号后的 x + y为传回值的表达式

>>> t(2, 4)

6

eg3，用map 求1...4平方 => 1*1,2*2,3*3,4*4

map(lambda x : x * x, range(1,5))

返回值是[1,4,9,16]

 

lambda赋值语句是倒装的，0 if x==-1  #令x=0当x==-1时。


 

 

3.25对多列条件进行apply处理，定义函数

def do_something(x, y):

    return x * y

df['new_col'] = map(lambda x, y: do_something(x, y) , df['col_1'], df['col_2'])

 

3.26浮点小数四舍五入

round(x,5)#保留小数点后5位

3.27常用时间处理，time、datetime、timedelta

Python其实内置了很多方式处理日期和时间，很方便，在我最初对时间的处理上，简单粗暴的用几位数表示，带来了后续时间间隔计算的各种麻烦，后来忽然发现python已经内置了时间的处理的库。。。

Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间。

时间间隔是以秒为单位的浮点小数。

每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜（历元）经过了多长时间来表示。

Python 的 time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式。如函数time.time()用于获取当前时间戳, 如下实例:

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

import time;  # 引入time模块

 

ticks = time.time()print "当前时间戳为:", ticks

以上实例输出结果：

当前时间戳为: 1459994552.51

时间戳单位最适于做日期运算。但是1970年之前的日期就无法以此表示了。太遥远的日期也不行，UNIX和Windows只支持到2038年。

 

 

什么是时间元组？很多Python函数用一个元组装起来的9组数字处理时间:

序号	字段	值
0	4位数年	2008
1	月	1 到 12
2	日	1到31
3	小时	0到23
4	分钟	0到59
5	秒	0到61 (60或61 是闰秒)
6	一周的第几日	0到6 (0是周一)
7	一年的第几日	1到366 (儒略历)
8	夏令时	-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜

序号	属性	值
0	tm_year	2008
1	tm_mon	1 到 12
2	tm_mday	1 到 31
3	tm_hour	0 到 23
4	tm_min	0 到 59
5	tm_sec	0 到 61 (60或61 是闰秒)
6	tm_wday	0到6 (0是周一)
7	tm_yday	1 到 366(儒略历)
8	tm_isdst	-1, 0, 1, -1是决定是否为夏令时的旗帜

上述也就是struct_time元组。这种结构具有如下属性：

 

 

获取当前时间

从返回浮点数的时间辍方式向时间元组转换，只要将浮点数传递给如localtime之类的函数。

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

import time

 

localtime = time.localtime(time.time())print "本地时间为 :", localtime

以上实例输出结果：

本地时间为 : time.struct_time(tm_year=2016, tm_mon=4, tm_mday=7, tm_hour=10, tm_min=3, tm_sec=27, tm_wday=3, tm_yday=98, tm_isdst=0)

 

 

获取格式化的时间

你可以根据需求选取各种格式，但是最简单的获取可读的时间模式的函数是asctime():

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

import time

 

localtime = time.asctime( time.localtime(time.time()) )print "本地时间为 :", localtime

以上实例输出结果：

本地时间为 : Thu Apr  7 10:05:21 2016

 

格式化日期

我们可以使用 time 模块的 strftime 方法来格式化日期，：

time.strftime(format[, t])

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

import time

# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

# 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式print time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", time.localtime())

  # 将格式字符串转换为时间戳

a = "Sat Mar 28 22:24:24 2016"print time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y"))

以上实例输出结果：

2016-04-07 10:25:09Thu Apr 07 10:25:09 20161459175064.0

python中时间日期格式化符号：

· %y 两位数的年份表示（00-99）

· %Y 四位数的年份表示（000-9999）

· %m 月份（01-12）

· %d 月内中的一天（0-31）

· %H 24小时制小时数（0-23）

· %I 12小时制小时数（01-12）

· %M 分钟数（00=59）

· %S 秒（00-59）

· %a 本地简化星期名称

· %A 本地完整星期名称

· %b 本地简化的月份名称

· %B 本地完整的月份名称

· %c 本地相应的日期表示和时间表示

· %j 年内的一天（001-366）

· %p 本地A.M.或P.M.的等价符

· %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始

· %w 星期（0-6），星期天为星期的开始

· %W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始

· %x 本地相应的日期表示

· %X 本地相应的时间表示

· %Z 当前时区的名称

· %% %号本身

 

获取某月日历

Calendar模块有很广泛的方法用来处理年历和月历，例如打印某月的月历：

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-

import calendar

 

cal = calendar.month(2016, 1)print "以下输出2016年1月份的日历:"print cal;

以上实例输出结果：

以下输出2016年1月份的日历:

    January 2016Mo Tu We Th Fr Sa Su

             1  2  3

 4  5  6  7  8  9 1011 12 13 14 15 16 1718 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31

 

 

Time 模块

序号	函数及描述
1	time.altzone 返回格林威治西部的夏令时地区的偏移秒数。如果该地区在格林威治东部会返回负值（如西欧，包括英国）。对夏令时启用地区才能使用。
2	time.asctime([tupletime]) 接受时间元组并返回一个可读的形式为"Tue Dec 11 18:07:14 2008"（2008年12月11日 周二18时07分14秒）的24个字符的字符串。
3	time.clock( ) 用以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间。用来衡量不同程序的耗时，比time.time()更有用。
4	time.ctime([secs]) 作用相当于asctime(localtime(secs))，未给参数相当于asctime()
5	time.gmtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回格林威治天文时间下的时间元组t。注：t.tm_isdst始终为0
6	time.localtime([secs]) 接收时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）并返回当地时间下的时间元组t（t.tm_isdst可取0或1，取决于当地当时是不是夏令时）。
7	time.mktime(tupletime) 接受时间元组并返回时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）。
8	time.sleep(secs) 推迟调用线程的运行，secs指秒数。
9	time.strftime(fmt[,tupletime]) 接收以时间元组，并返回以可读字符串表示的当地时间，格式由fmt决定。
10	time.strptime(str,fmt='%a %b %d %H:%M:%S %Y') 根据fmt的格式把一个时间字符串解析为时间元组。
11	time.time( ) 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。
12	time.tzset() 根据环境变量TZ重新初始化时间相关设置。

Time 模块包含了以下内置函数，既有时间处理相的，也有转换时间格式的：

Time模块包含了以下2个非常重要的属性：

序号	属性及描述
1	time.timezone 属性time.timezone是当地时区（未启动夏令时）距离格林威治的偏移秒数（>0，美洲;<=0大部分欧洲，亚洲，非洲）。
2	time.tzname 属性time.tzname包含一对根据情况的不同而不同的字符串，分别是带夏令时的本地时区名称，和不带的。

 

 

日历（Calendar）模块

此模块的函数都是日历相关的，例如打印某月的字符月历。

序号	函数及描述
1	calendar.calendar(year,w=2,l=1,c=6) 返回一个多行字符串格式的year年年历，3个月一行，间隔距离为c。 每日宽度间隔为w字符。每行长度为21* W+18+2* C。l是每星期行数。
2	calendar.firstweekday( ) 返回当前每周起始日期的设置。默认情况下，首次载入caendar模块时返回0，即星期一。
3	calendar.isleap(year) 是闰年返回True，否则为false。
4	calendar.leapdays(y1,y2) 返回在Y1，Y2两年之间的闰年总数。
5	calendar.month(year,month,w=2,l=1) 返回一个多行字符串格式的year年month月日历，两行标题，一周一行。每日宽度间隔为w字符。每行的长度为7* w+6。l是每星期的行数。
6	calendar.monthcalendar(year,month) 返回一个整数的单层嵌套列表。每个子列表装载代表一个星期的整数。Year年month月外的日期都设为0;范围内的日子都由该月第几日表示，从1开始。
7	calendar.monthrange(year,month) 返回两个整数。第一个是该月的星期几的日期码，第二个是该月的日期码。日从0（星期一）到6（星期日）;月从1到12。
8	calendar.prcal(year,w=2,l=1,c=6) 相当于 print calendar.calendar(year,w,l,c).
9	calendar.prmonth(year,month,w=2,l=1) 相当于 print calendar.calendar（year，w，l，c）。
10	calendar.setfirstweekday(weekday) 设置每周的起始日期码。0（星期一）到6（星期日）。
11	calendar.timegm(tupletime) 和time.gmtime相反：接受一个时间元组形式，返回该时刻的时间辍（1970纪元后经过的浮点秒数）。
12	calendar.weekday(year,month,day) 返回给定日期的日期码。0（星期一）到6（星期日）。月份为 1（一月） 到 12（12月）。

星期一是默认的每周第一天，星期天是默认的最后一天。更改设置需调用calendar.setfirstweekday()函数。模块包含了以下内置函数：

 

 

其他相关模块和函数

在Python中，其他处理日期和时间的模块还有：

· datetime模块

· pytz模块

· dateutil模块

 

欢迎各位童鞋交流和指教！