--凡事勤则易，凡事惰则难，学习编程成就更好的自己--

Python语言简洁生动，特别适合文科生学习入门IT世界，用几十行代码就能够做一个完整的爬虫脚本，开发效率杠杠的！短时间内即可解决工作和学习中碰到的各种棘手问题。(本人外语专业毕业，机缘巧合爱上编程，自学道路曲曲折折，痛并快乐！)在这里总结一下自学Python遇到的难点和重点，分享码过的代码和要点总结，希望能够给初学者一点启示和鼓励，同时愿意结交更多大神交流有助提升自己的水平。

今天分享的知识点是：如何对日期数据进行一些基础常规操作，数据世界里有几大数据类型(例如文本数据，数值数据和日期数据等)，日期数据占据着很重要的位置，在数据分析过程中必须要掌握相关基础知识，下面通过一个简单案例来展开讲解：

从上面截图可知有两个字段，其显示为日期信息但并不是规范的日期格式数据，如何将其转换成为规范日期格式数据并进行相关操作呢？接下来看看具体操作办法吧：

首先在Jupyter Notebook环境下读取和查看数据：

看到A文本是int64数据类型，而B文本是object数据类型

通过str.slice方法获取A文本日期数据对应的年月日文本数据

通过pd.to_datetime方法获得规范的日期格式数据并查看结果

根据得到日期数据生成各种相关有用字段，如：星期几，周数，全年第几天，英语月份名称和对应第二天日期数据等

通过pd.to_datetime方法将B文本日期数据转换成规范日期数据

是不是感觉到datetime的威力，大家也赶紧动手试试吧！！！

代码如下：

from datetime import dateimport pandas as pdimport osdef Set_Work_Path(x):    try:        os.chdir(x)        route = os.getcwd()        return route    except Exception:        print("No Result")work_path = r"E:\DATA\04AUG21"Set_Work_Path(work_path)data = pd.read_excel("DATA.xlsx",sheet_name="DATA",header=0,index_col=None)display(data)display(data.dtypes)data["Year-Text"] = data["日期-A文本"].astype(str).str.slice(0,4)data["Month-Text"] = data["日期-A文本"].astype(str).str.slice(4,6)data["Day-Text"] = data["日期-A文本"].astype(str).str.slice(6,8)display(data)data["A日期规范"] = pd.to_datetime(data["Year-Text"]+"-"+data["Month-Text"]+"-"+data["Day-Text"])display(data)display(data.dtypes)data["A日期-年"] = data["A日期规范"].dt.yeardata["A日期-月"] = data["A日期规范"].dt.monthdata["A日期-星期"] = data["A日期规范"].dt.weekday+1data["A日期-年内第多少天"] = data["A日期规范"].dt.dayofyeardata["A日期-周数"] = data["A日期规范"].dt.strftime("%U") # %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始data["A日期-英语星期简称"] = data["A日期规范"].dt.strftime("%a") # 星期的英文单词的缩写：如星期一，则返回 Mondata["A日期-英语月份全称"] = data["A日期规范"].dt.strftime("%B") # 月份的引文单词的缩写：如一月，则返回 Januarydata["A日期-加一天"] = data["A日期规范"] + pd.Timedelta(days=1)display(data)data["B日期规范"] = pd.to_datetime(data["日期-B文本"])display(data)

END

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