출처

https://stackoverflow.com/questions/3743222/how-do-i-convert-a-datetime-to-date

datetime을 date로 변환하는 방법?

어떻게 Python에서 datetime.datetime 객체(예 datetime.datetime.now() 의 리턴 값)를 datetime.date 객체로 변환할 수 있을까요?

8 개의 답변 중 1 개의 답변

date() 메소드를 사용하세요.

datetime.datetime.now().date()

출처 : https://stackoverflow.com/questions/1060279/iterating-through-a-range-of-dates-in-python

Python에서 날짜 범위를 반복하기

이를 하기 위해 다음 코드가 있지만, 어떻게 하면 더 좋게 할 수 있을까요? 지금은 중첩 루프보다 낫다고 생각하지만 list comprehension에 generator로 한 줄씩 날짜를 얻기 시작합니다.

day_count = (end_date - start_date).days + 1
for single_date in [d for d in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)) if d <= end_date]:
    print strftime("%Y-%m-%d", single_date.timetuple())

Notes

• 나는 실제로 이것을 출력하는 데 사용하지 않습니다. 그냥 이는 데모 용입니다.
• start_date 및 end_date 변수는 타임 스탬프가 필요하지 않기 때문에 datetime.date 개체입니다. (보고서를 생성하는 데 사용됩니다).

샘플 출력

시작날짜 2009-05-30에서 끝날짜 2009-06-09 동안 출력합니다.

2009-05-30
2009-05-31
2009-06-01
2009-06-02
2009-06-03
2009-06-04
2009-06-05
2009-06-06
2009-06-07
2009-06-08
2009-06-09

24 개의 답변 중 1 개의 답변만 추려냄.

왜 이중 for문을 반복하시나요? 저는 하나의 반복문으로 데이터의 같은 list를 생산합니다.

for single_date in (start_date + timedelta(n) for n in range(day_count)):
    print ...

그리고 list가 저장되지 않고 하나의 generator에서만 반복됩니다. 또한 generator의 "if"는 불필요한 것 같습니다.

결국 선형 시퀀스에는 두 개가 아닌 하나의 반복자만 필요합니다.

John Machin과 토론 후 갱신

아마도 가장 우아한 해결책은 generator 함수를 사용하여 날짜 범위에 대한 반복을 완전히 숨기거나 줄이는 것입니다.

from datetime import date, timedelta

def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)

start_date = date(2013, 1, 1)
end_date = date(2015, 6, 2)
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    print(single_date.strftime("%Y-%m-%d"))

주의: 내장 range() 함수와의 일관성을 위해 이 반복은 end_date에 도달하기 전에 중지됩니다. 따라서 포괄적인 반복을 위해서는 range()에서와 같이 다음 날을 사용하십시오.

    for n in range(int ((end_date - start_date).days+1)):

출처 : https://stackoverflow.com/questions/19231871/convert-unix-time-to-readable-date-in-pandas-dataframe

Unix 시간을 pandas dataframe에서 읽을 수 있는 날짜로 변환하기

저는 Unix 시간으로 가격이 포함된 dataframe이 있습니다. 사람이 읽을 수 있는 날짜로 표시되도록 index 열을 변환하고 싶습니다.

예를 들어 index 열에서 date는 1349633705가 있지만 그것이 10/07/2012(또는 적어도 10/07/2012 18:15)로 보여지길 원합니다.

다음 구문에서 내가 작업 중인 코드와 이미 시도한 코드는 다음과 같습니다.

import json
import urllib2
from datetime import datetime
response = urllib2.urlopen('http://blockchain.info/charts/market-price?&format=json')
data = json.load(response)   
df = DataFrame(data['values'])
df.columns = ["date","price"]
#convert dates 
df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d"))
df.index = df.date

보시다시피 df.date = df.date.apply(lambda d: datetime.strptime (d, "%Y-%m-%d")) 여기에서 문자열이 아닌 정수로 작동하지 않습니다. 나는 datetime.date.fromtimestamp를 사용해야 한다고 생각하지만 이것을 df.date 전체에 적용하는 방법을 잘 모르겠습니다.

감사합니다.

4 개의 답변 중 1 개의 답변만 추려냄.

다음은 epoch 이후 초단위로 보일 것입니다.

In [20]: df = DataFrame(data['values'])

In [21]: df.columns = ["date","price"]

In [22]: df
Out[22]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 358 entries, 0 to 357
Data columns (total 2 columns):
date     358  non-null values
price    358  non-null values
dtypes: float64(1), int64(1)

In [23]: df.head()
Out[23]: 
         date  price
0  1349720105  12.08
1  1349806505  12.35
2  1349892905  12.15
3  1349979305  12.19
4  1350065705  12.15
In [25]: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],unit='s')

In [26]: df.head()
Out[26]: 
                 date  price
0 2012-10-08 18:15:05  12.08
1 2012-10-09 18:15:05  12.35
2 2012-10-10 18:15:05  12.15
3 2012-10-11 18:15:05  12.19
4 2012-10-12 18:15:05  12.15

In [27]: df.dtypes
Out[27]: 
date     datetime64[ns]
price           float64
dtype: object