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“Pandas 提供了强大的日期时间处理功能，从字符串到时间戳的转换、时区调整到格式化输出，都可以轻松实现。此外，字符串操作如替换、分割、过滤等，也能通过 str 访问器高效完成。”

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1. 日期和时间

1.1. ​将字符串转换为日期时间格式

如果时间或日期数据是字符串格式，可以使用 pd.to_datetime() 函数将其转换为 Pandas 的 datetime 类型。

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'date': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'date' 列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
print(df)

输出：

        date
0 2023-01-01
1 2023-02-01
2 2023-03-01

参数说明：

• format：指定日期字符串的格式，例如 '%Y-%m-%d'。
• errors：处理错误的方式，'raise'（报错）、'coerce'（将无效值转换为 NaT）、'ignore'（保留原值）。
• unit：指定时间单位，如 's'（秒）、'ms'（毫秒）。

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1.2. ​处理多种日期格式

如果日期字符串有多种格式，可以通过 errors='coerce' 参数忽略无法解析的日期，或者使用 format 参数指定格式。

data = {'date': ['2023-01-01', '01/02/2023', 'March 3, 2023']}
df = pd.DataFrame(data)

# 处理多种日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
print(df)

输出：

        date
0 2023-01-01
1 2023-01-02
2 2023-03-03

1.3. ​从时间戳转换

如果数据是时间戳（如 Unix 时间戳），可以使用 pd.to_datetime() 将其转换为 datetime 类型。

示例：

data = {'timestamp': [1672531199, 1672617599, 1672703999]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间戳转换为 datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')
print(df)

输出：

   timestamp                date
0  1672531199 2023-01-01 00:00:00
1  1672617599 2023-01-02 00:00:00
2  1672703999 2023-01-03 00:00:00

1.4. ​提取日期时间信息

转换后，可以使用 dt 访问器提取日期时间的各个部分，如年、月、日、小时等。

示例：

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day
print(df)

输出：

                date  year  month  day
0 2023-01-01 00:00:00  2023      1    1
1 2023-01-02 00:00:00  2023      1    2
2 2023-01-03 00:00:00  2023      1    3

1.5. ​处理时区信息

如果数据包含时区信息，可以使用 tz_convert() 和 tz_localize() 进行时区转换。

示例：

# 添加时区信息
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.tz_localize('UTC')
# 转换为本地时区
df['date'] = df['date'].dt.tz_convert('Asia/Shanghai')
print(df)

1.6. ​将日期时间转换为字符串

如果需要将 datetime 类型转换为特定格式的字符串，可以使用 dt.strftime()。

示例：

df['date_str'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(df)

输出：

                date           date_str
0 2023-01-01 08:00:00  2023-01-01 08:00:00
1 2023-01-02 08:00:00  2023-01-02 08:00:00
2 2023-01-03 08:00:00  2023-01-03 08:00:00

2. 字符串操作

2.1. DataFrame 的字符串操作

在 Pandas 中，DataFrame 的字符串操作可以通过 str 访问器来实现。以下是一些常见的字符串操作方法：

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2.1.1. 转换为大写或小写

df['column_name'] = df['column_name'].str.upper()  # 转换为大写
df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()  # 转换为小写

2.1.2. 替换子字符串

df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old', 'new')  # 替换子字符串

2.1.3. 提取子字符串

df['new_column'] = df['column_name'].str[:3]  # 提取前 3 个字符

2.1.4. 分割字符串

df[['part1', 'part2']] = df['column_name'].str.split(' ', expand=True)  # 按空格分割

2.1.5. 检查是否包含子字符串

df['contains_substring'] = df['column_name'].str.contains('substring')  # 检查是否包含

2.1.6. 计算字符串长度

df['length'] = df['column_name'].str.len()  # 计算字符串长度

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2.1.7. 去除空格

df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()  # 去除两端空格

2.1.8. 正则表达式匹配

df['matches'] = df['column_name'].str.contains(r'\d')  # 检查是否包含数字

2.2. 排除科创板证券

科创板证券的代码通常以 688 开头。假设 DataFrame 中有一列 code 存放证券代码，可以通过以下方法排除科创板证券：

方法 1：使用 ~ 和 str.startswith()

df_filtered = df[~df['code'].str.startswith('688')]

方法 2：使用 str.contains() 和正则表达式

df_filtered = df[~df['code'].str.contains(r'^688')]

方法 3：使用 query() 方法

df_filtered = df.query("not code.str.startswith('688')", engine='python')

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示例：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'code': ['600001', '688001', '000001', '688002'], 'name': ['A', 'B', 'C', 'D']}
df = pd.DataFrame(data)

# 排除科创板
df_filtered = df[~df['code'].str.startswith('688')]
print(df_filtered)

输出：

     code name
0  600001    A
2  000001    C

Notes
- 字符串操作：通过 str 访问器可以实现大小写转换、替换、提取、分割、检查等操作。
- 排除科创板：使用 str.startswith() 或正则表达式过滤掉以 688 开头的证券代码。