Pandas中对 时间 这个属性的处理有非常非常多的操作。
而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解。其他的我会陆续上传。
应用情景是这样的：考虑到有一个数据集，数据集中有用户注册账号的时间（年-月-日），如下图格式。
如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数，我们可以用如下代码。
import pandas as pd td=data['user_reg_tm'] Time=pd.to_datetime(td) Start=pd.datetime(2016,4,16) day=Start-Time
最后，把天数插入到原来的表中
data['Day']=day
下面简单的说一下一个时间的创建一些细节。
date=pd.Series(['2016411']) pd.to_datetime(date)
这样就创建一个时间为 2016-4-11的时间值。
这里有个细节，就是字符串里的时间格式，年月日之间如果没有分隔，pandas会自动用-号分开，如果要自己手动分隔，例如
date=pd.Series(['2016-4-11'])
这也可以，或者用/号。但是注意，只能用- 或者/来进行分隔，不可使用别的。
有时候我们还需要有时分秒的信息。
date=pd.Series(['2016-4-11 12:12:12'])
最后再说下一个问题，上面我获得的天数后我们怎么单独取出“天数”来呢？
很简单，用.days来访问。
对于 Series类型，用 data.dt.days
对于 Timedelta类型，可以直接访问 即 data.days。
例如：
因为data['Day']是Series类型的
data['Day'].dt.days
因为day是Timedelta类型的
day.days
更新：时间处理下篇链接点击打开链接
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
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- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
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