在 Python 中处理日期和时间有点麻烦。所幸，Python 提供了一种内置的方式来简化这种操作：Python 的 Datetime 模块。
datetime 可以帮助我们识别并处理与时间相关的元素，如日期，小时，分钟，秒，星期，月份，年份等。它提供了诸如时区和夏令时等很多服务。还可以处理时间戳数据，解析星期几，每月几号，以及从字符串格式化日期和时间等。
简而言之，datetime 是 Python 中处理日期和时间的一大利器。我们现在来深入了解一下。
本节教程中，我们将会学习很多 datetime 中很多详细的方法，包括：
创建日期对象 Date
从日期中获取年份和月份
从日期中获取每月几号和星期几
从日期中获取小时和分钟
从日期中获取一年中的第几周
日期对象转换成时间戳
Unix 时间戳字符串转换成日期对象
处理时间差对象 timedelta
比较两个日期和时间之间的差值
日期格式化：strftime() 和 strptime()
时区处理
使用 Pandas 中的 datetime 对象
获取年，月，日，时，分
获取星期几与一年中的第几天
转换日期对象为 DataFrame 索引
学习本教程时，我们建议你在自己的机器上运行一下这些代码。
在编写代码之前，有必要先了解一下 datetime 模块中提供的五个主要的对象类。根据我们具体需要执行的操作，我们可能需要使用其中的一个或多个类。
datatime：允许我们同时操作时间和日期（月，日，年，时，秒，微秒）。
date：允许我们排除时间仅操作日期（月，日，年）
time：允许我们排除日期仅操作时间（时，分，秒，微秒）
timedelta：一个用于操作日期以及测量的时间跨度
tzinfo：一个用于处理时区的抽象类
如果还是不太理解它们之间的区别，也没关系。我们接下来就深入学习一下 datetime 的工作方式，来更好地理解和使用它们。
首先，我们来仔细看看 datetime 对象。由于 datetime 既是模块名也是模块内的类名，所以我们要从 datetime模块内引用 datetime 类。
然后，打印当前日期和时间来查看 datetime 对象中都包含什么。可以使用 datetime 类的 .now() 函数创建一个 datetime 对象，然后打印这个对象，之后再使用 type() 函数打印这个对象的类型。如此，我们可以看到更详细的信息。
从上面的结果中，我们可以看到 datetime_object 是 datetime 类的对象实例，对象中包含了年，月，日，时，分，秒，以及毫秒。
我们现在已经理解了 datetime 对象的构成，那么我们可以猜一下 date 和 time 对象是怎样的。因为我们已经知道 date 对象可以理解为 datetime 去掉了时间数据，而 time 对象可以理解为 datetime 去掉了日期数据。
我们还可以解决很多问题。比如，大多数数据集中，日期和时间信息是以字符串格式存储的。另外，我们可能不希望拿到所有的日期和时间数据，当我们在做一些诸如月度销售分析的时候，那么将信息分解到毫秒级别的用处并不大。
现在，我们来聚焦于数据科学中的一项常见任务：使用 datetime 从字符串中提取我们实际想要的元素。
为了实现这个目的，我们还需要做一些其他的工作。
幸运的是，datetime 提供了两个方法，strptime() 和 strftime()，可以在字符串与 datetime 对象之间互相转换。strptime() 可以读取字符串中的日期与时间信息并将其转换为 datetime 对象，而 strftime 则是将 datetime 对象转换为字符串。
当然，strptime() 并没有魔法，它不能将任意字符串转换为日期和时间，它需要一些人为地帮助，来解释它究竟识别到了什么。但是它只能识别大多数常规的日期和时间字符串格式（详情请查阅文档）。我们现在给定一个日期格式字符串 'YYYY-MM-DD'，来看看 strptime() 方法能做什么。
可以看到 strptime() 方法接收两个参数：字符串 my_string 以及 '%Y-%m-%d'，多出来的这个字符串告诉 strptime() 方法如何解释传入的字符串 my_string。比如，'%Y' 表示期望从字符串的前四个字符中读取年份。
这篇文档中完整地列出了这些可匹配的模式，我们将在教程后面的部分详细介绍这些方法。
你可能还注意到日期后面还跟着时间信息 00:00:00。这是因为我们创建了一个 datetime 对象，必然会包含日期和时间。如果我们在输传入的字符串中没有指明时间，将会用 00:00:00 作为默认时间。
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先不论其他，我们希望的是从日期中分离出特定的元素用于分析。一个办法是使用 datetime 对象内置的类属性，如 .month 或 .year。
我们现在来提取更多的信息，这也确实是一个常见的任务。此时，我们将尝试从 my_date 对象中获取月份中某一天以及年份中的某一天。通过 datetime 对象的 .weekday() 函数可以得到一个星期几的数字，但是我们可以通过使用 calendar 模块中的 day_name 方法将其转化为文本格式（如，Monday，Tuesday，Wednesday 等等）。
我们首先会导入 calendar，之后会用到 my_date 对象的 .day 属性以及 .weekday() 方法。这样我们就可以获取到星期几的文本格式：
先等一下，这里看起来有一点奇怪。一周的第三天应该是 Wednesday 而不是 Thursday 啊。
我们这里使用一个循环来仔细看一下 day_name 变量中的信息：
我们现在来关注一下时间以及从 datetime 对象中提取小时和分钟。与上面我们处理月份和年份相似，我们可以使用类属性 .hour 和 .minute 获取到一天中小时与分钟信息。
使用 .now() 函数来设置一个新的日期和时间。当写到这里的时候，时间是 2019 年 10 月 25 日上午 10 点 25 分。当然，根据你运行这段代码的时间，结果可能与之不同。
我们还可以使用 datetime 做很多有趣的事。例如，我们可能想知道现在是一年中的第几个星期。
使用 datetime 对象的 isocalendar 函数，我们可以获取到年份，一年中的星期数，和一周中的第几天。
特别注意，isocalendar 返回的是带有 ISO 年份，星期数和工作日的元组。这个 ISO 日历是基于格里高利历的一种被广泛使用的标准日历。你可以点击链接了解更多详细信息。但是出于我们现在的目的，我们只需要知道它是作为一种常规日历，且每星期是从星期一开始的就可以了。
注意，在 ISO 日历中，每星期是从 1 开始计数的，所以这里的 5 真正表示的是星期五：Friday。
从上面我们可以看到当前是今天的第 43 个星期，但是如果你只想获得这个数字，可以像其他 Python 中的列表或元组一样，使用下标索引的方式实现：
编程的时候，会经常遇到使用时间戳格式存储的时间和日期，或者希望以 Unix 时间戳格式存储你的数据。
我们可以使用 datetime 的内置函数 timestamp()，他可以接收一个 datetime 对象作为参数并返回一个时间戳格式的日期和时间：
与之相似，我们可以使用 fromtimestamp() 执行与上面相反的操作。这是 datetime 类中提供的一个方法，可以接收一个（浮点型格式的）时间戳作为参数，并返回一个 datetime 对象，像下面这样：
很多时候，我们可能希望使用 Python 中的 datetime 来测量一段时间跨度，或者一段持续的时间。这个可以使用 datetime 内置的 timedelta 类。一个 timedelta 对象可以表示两个日期或时间的差值。有了这个我们就可以测量时间跨度，或者对日期及时间进行加减操作等。
将所有参数置为 0 即可创建一个默认的 timedelta 对象。现在我们来创建一个时间跨度为两周的 timedelta 对象：
注意，这里我们使用 timedelta 类的 .days 属性来获取以天为单位的持续时间。参照文档，我们还可以获取以秒和毫秒为单位的持续时间。
现在创建另一个 timedelta 持续时间再练习一下：
现在我们结合使用 datetime 对象和 timedelta 对象来做一些数学计算。比如说在当前日期和时间上加上一些不同的时间跨度，来看看十五天后的日期，或者是两周前是哪天。
为此，我们可以使用运算符 + 或 - 来对 datetime 对象增加或减去 timedelta 对象实现。得到的结果是 datetime 加上或减去 timedelta 对象所代表的的时间跨度后的新时间。是不是很棒？
（注意：在下面的代码中，时间是 10 月 25 日 11:12。这可能与你实际使用 .now() 函数得到的 datetime 对象有所不同。）
注意，这里计算后输出的结果仍然是一个 datetime 对象。
与上面的操作类似，我们还可以使用 datetime 来为一个日期加上或减去另一个日期，来得到一个时间跨度。
由于计算的结果是一个时间片，当我们对一个日期对象减去另一个日期对象得到的就是一个 timedelta 对象。
这里，我们创建了两个日期对象（注意，它们与 datetime 对象相比，除了不包含时间信息，其他都是一样的），并且让其中一个减去另一个得到一个时间跨度。
上述代码，我们为了简单起见仅使用了日期 date，同样也可以使用 datetime 对象做同样的操作，以获得包含小时，分钟和秒的精确量度：
我们先前已经简单地了解了 strftime() 和strptime() 对象，现在来仔细看一下这些方法，因为它们对于 Python 中处理数据分析通常比较重要。
我们已经使用过 strptime() 方法，你可以将一个格式化后的日期和时间转换为一个 datetime 对象，函数格式如下：
注意这里有两个参数：
string：格式化后待转化的字符串
format：指定时间字符串的格式，以便 strptime() 可以正确解析
现在来试着转换一个其他类型的日期字符串。这个网站提供了很多非常有用的参考说明，有助于 strptime() 识别我们输入的字符串：
现在来做一些更高级的操作，验证一下目前所学。以一个格式化后的字符串开始，将其转换为 datetime 对象，并且看看不同的格式化方式（dd/mm 和 mm/dd）得到的结果。
然后，基于 mm/dd 的格式，我们将其转换为 Unix 时间戳。之后转回 datetime 对象，再使用几种不同的 strftime 模式将转换后的字符串输出：
这里有一张图片，可以保存在你常用的备忘录中，里面是常用的 strftime() 和 strptime() 模式：
现在使用上面的模式做一些简单的实践：
在 Python 中，如果涉及时区的话，处理日期和实践就会变得很复杂。幸好，pytz 模块的存在为我们提供了跨时区转换的能力，它还可以在使用夏令时的地区处理夏令时。
我们可以通过 localize 函数为 Python 中的 datetime 对象加上一个时区信息。然后可以用 astimezone() 将一个已有时区转换为另一个指定的时区（这个函数接收一个我们期望转换的时区作为参数）。
有了这个模块，我们在处理包含多个不同时区的数据集会变得简单很多。
数据科学家热衷于 pandas 有很多原因。其中之一是它包含了多种用于处理时间序列数据的功能。拿 datetime 自身来说，pandas 中就有 datetime 和 timedelta 对象分别表示日期和时间以及时间片。
我们将日期，时间和时间片字符串通过以下函数转换为 pandas 中的 datetime 对象。
to_datetime() ：将日期字符串转换为 Python 中的 datetime对象。
to_timedelta() ：找出以天，小时，分钟或秒为单位的时间差值。
可以预见，这些函数都很善长将字符串转换为 Python 中的 datetime 对象，而且可以自动识别它们的格式，而不需要我们定义 strftime 模式。
来看一个实际的例子：
注意，即使我们在字符串中带有一些复杂的元素，如 'th' 和 'sep' 而不是指明 'Sep.' 或 'September'，pandas 也可以正确的解析该字符串并返回格式化后的日期。
我们还可以通过 pandas（以及一些与之相关的 numpy 的功能） 自动创建一段范围内的 pandas 对象序列。比如下面这样，我们从上面定义的日期开始，创建了一系列十二个日期。然后又用 pd.date_range() 函数创建了另外一系列日期：
对 pandas 的 DataFrame 中每一列使用 dt 属性，我们能够轻易地从日期中获取年，月，日，时，或分。比如，我们可以使用 df['date'].dt.year 从一个包含完整日期信息的 pandas 数据列中单独解析出年份。
为了方便理解，我们利用上面已经创建的一个序列快速实现一个 DateFrame：
现在使用 Python 中 datetime（通过 dt） 相关的属性为日期的每个元素创建一个单独的列：
Pandas 还可以从 datetime 对象中获取其他的一些元素，比如说星期几和一年中的某一天。这些同样可以用 dt属性来实现。这里注意一点，Python 中通常每周从周一开始，而下表是 0 ，所以星期的数字 5 表示周六。
我们还可以在 pandas 中将一个 datetime 的列写入 DateFrame 的索引中。这对于处理一些数据可视化的任务很有用，matplotlib 可以识别出 DateFrame 的索引列是一个时间序列，然后绘制相应的数据。
为了实现这一点，我们需要重新定义 df.index ：
本教程中，我们深入讨论了 Python 中的 datetime，并且还学习了 pandas 及其 calendar 模块的一些知识。我们已经介绍了很多东西，不过要记住：最好的学习方式是亲自动手写代码。
英文原文：https://www.dataquest.io/blog/python-datetime-tutorial/
译者：居老师的龙尾巴
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