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使用Pandas 实现MySQL日期函数的解决方法

青葱年少
使用Pandas 实现MySQL日期函数的解决方法

一、前言

环境：
windows11 64位
Python3.9
MySQL8
pandas1.4.2

本文主要介绍 MySQL 中的日期函数date_add()/date_sub()、date_format()、year()/month()/day()/hour()/minute()/second()、datediff()、datepart()、from_unixtime()、unix_timestamp()如何使用pandas实现，同时二者又有什么区别。

注：Python是很灵活的语言，达成同一个目标或有多种途径，我提供的只是其中一种解决方法，大家有其他的方法也欢迎留言讨论。

二、语法对比

数据表

本次使用的数据如下。
使用 Python 构建该数据集的语法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({ 'col1' : list(range(1,7))
                    ,'col2' : ['AA','AA','AA','BB','AA','BB']#list('AABCA')
                    ,'col3' : ['2022-01-01','2022-01-01','2022-01-02','2022-01-02','2022-01-03','2022-01-03']
                    ,'col4' : ['2022-02-01','2022-01-21','2022-01-23','2022-01-12','2022-02-03','2022-01-05']
                    ,'col5' : [1643673600,1642723200,1642896000,1641945600,1643846400,1641340800]
                   })
df1['col3'] = pd.to_datetime(df1.col3)
df1['col4'] = pd.to_datetime(df1.col4)
df1

注：直接将代码放 jupyter 的 cell 跑即可。后文都直接使用df1调用对应的数据。

使用 MySQL 构建该数据集的语法如下：

with t1 as(
  select  1 as col1, 'AA' as col2, '2022-01-01' as col3, '2022-02-01' as col4, 1643673600 as col5 union all
  select  2 as col1, 'AA' as col2, '2022-01-01' as col3, '2022-01-21' as col4, 1642723200 as col5 union all
  select  3 as col1, 'AA' as col2, '2022-01-02' as col3, '2022-01-23' as col4, 1642896000 as col5 union all
  select  4 as col1, 'BB' as col2, '2022-01-02' as col3, '2022-01-12' as col4, 1641945600 as col5 union all
  select  5 as col1, 'AA' as col2, '2022-01-03' as col3, '2022-02-03' as col4, 1643846400 as col5 union all
  select  6 as col1, 'BB' as col2, '2022-01-03' as col3, '2022-01-05' as col4, 1641340800 as col5 
)
select * from t1;

注：直接将代码放 MySQL 代码运行框跑即可。后文跑 SQL 代码时，默认带上数据集（代码的1~8行），仅展示查询语句，如第9行。

对应关系如下：

Python 数据集 MySQL 数据集
df1 t1

date_add()/date_sub()

时间的加减，在 MySQL 中，使用的是date_add()/date_sub()来实现，二者可以替换使用，只要对相加/减的时间加上负号即可（详见后面例子）。
而在 Pandas 中，可以通过Timedelta()或DateOffset()实现，二者有差异，如果是针对月份和年度计算差值，只能使用后者；如果是计算日、时、分、秒，则二者通用。
时间范围对应的语法参数见下表：

时间范围 date_add()/date_sub() pandas.Timedelta() pandas.DateOffset()
年 year – years
月 month – months
日 day days days
时 hour hours hours
分 minute minutes minutes
秒 second seconds seconds

1、增加1天

MySQL 增加 1 天，可以使用date_add()+1 day或者用date_sub()-1 day。
Pandas 中，可以使用 DateFrame 时间列直接加上pd.Timedelta(days=1)或者pd.DateOffset(days=1)。

语言 Python MySQL
代码 【Python1】
df1.col3 + pd.Timedelta(days=1)
【Python2】
df1.col3 + pd.DateOffset(days=1)		 【MySQL1】
select date_add(t1.col3,interval 1 day) as col3_1 from t1;
【MySQL2】
select date_sub(t1.col3,interval -1 day) as col3_1 from t1;
结果 使用Pandas 实现MySQL日期函数的解决方法

2、减掉1天

语言 Python MySQL
代码 【Python1】
df1.col3 + pd.Timedelta(days=-1)
【Python2】
df1.col3 + pd.DateOffset(days=-1)		 【MySQL1】
select date_add(t1.col3,interval -1 day) as col3_1 from t1;
【MySQL2】
select date_sub(t1.col3,interval 1 day) as col3_1 from t1;
结果

datediff()

计算时间的差值，在 MySQL 中，使用datediff(<被减数>,<减数>)（即<被减数>-<减数>）实现；而在 Pandas 中，操作相对简单，两个 Series 相减即可。但是相减之后的数据类型是timedelta64[ns]，如果要用于比较大小，或需要转化为整数，将timedelta64[ns]的数值提取出来，提取数值可以使用其属性days并借助apply()实现，具体代码逻辑见以下例子。

语言 Python MySQL
代码 (df1.col4-df1.col3).apply(lambda x:x.days) select datediff(col4,col3) as diff from t1;
结果

date_format()

格式设置，在 MySQL 中，使用date_format()，在 Python 中，使用strftime()，二者都是将时间类型转化为字符串类型。标识符有一点差异，前者的分使用%i，秒使用%s，而后者分使用%M，秒使用%S。
具体格式参考下表：

时间范围（示例） date_format() strftime()
年，0000~9999 %Y %Y
月，01~12 %m %m
日，01~31 %d %d
时，00~24 %H %H
分，00~59 %i %M
秒，00~59 %s %S

格式化为：年份-月份
MySQL 直接使用date_format(列,"<格式符号>")函数套用即可；而 Python 中，由于strftime('<格式符号>')是作用于时间类型，而df1.col3是 Series 类型，所以需要使用apply()来辅助处理每一个值（如下 Python 代码）。

语言 Python MySQL
代码 df1.col3.apply(lambda x:x.strftime(‘%Y-%m’)) select date_format(t1.col3,‘%Y-%m’) as col3_1 from t1;
结果

year()/month()/day()/hour()/minute()/second()

取时间的某一部分（如：年、月、日、时、分、秒），在 MySQL 中，直接使用对应的函数作用于字段即可。
在 Python 中，时间类型的值也有对应的属性可以获取到对应的值，同样地，由于df1.col3是 Series 类型，所以需要使用apply()来辅助处理每一个值（如下 Python 代码）。

语言 Python MySQL
代码 df_timepart = pd.concat([
df1.col4.apply(lambda x:x.year)
,df1.col4.apply(lambda x:x.month)
,df1.col4.apply(lambda x:x.day)
,df1.col4.apply(lambda x:x.hour)
,df1.col4.apply(lambda x:x.minute)
,df1.col4.apply(lambda x:x.second)
],axis=1
)
df_timepart.columns=[‘year’,‘month’,‘day’,‘hour’,‘minute’,‘second’]
df_timepart		 select year(col4),month(col4),day(col4),hour(col4),minute(col4),second(col4) from t1;
结果

from_unixtime()/unix_timestamp()

使用时间戳时，需要特别注意：pandas 采用的是 零时区的时间，MySQL 会默认当地时间，北京时间采用的是东八区，所以北京的时间会比零时区早8小时，也就是说，同一个时间戳，北京时间会比零时区时间多8小时，如：1577836800，转化为北京时间是【2020-01-01 08:00:00】，转化为零时区时间为【2020-01-01 00:00:00】。

1、时间戳转时间
时间戳转时间，在 MySQL 中，通过from_unixtime()函数直接作用于列即可，还可以指定时间格式，格式化字符参考date_format()中的表格。
在 Pandas 中，通过to_datetime()实现，注意需要指定unit，它根据时间戳的精度设置，常见参数有：【D,s,ms】，分别对应日数、秒数、毫秒数（相对1970-01-01 00:00:00的间隔数）。
注意：如果需要转化为东八区，只能通过手动添加 8 小时。

语言 Python MySQL
代码 【Python 1 默认时区】
pd.to_datetime(df1.col5, unit=‘s’)
【Python 2 东八时区】
pd.to_datetime(df1.col5, unit=‘s’)+pd.Timedelta(hours=8)		 select from_unixtime(col5) from t1;
结果

2、时间转时间戳
时间转时间戳，在 MySQL 中，通过unix_timestamp()函数直接作用于列即可。
在 Pandas 中，通过apply()+timestamp()实现，如果需要转化为东八区，先对时间做一层tz_localize("Asia/Shanghai")处理，然后再转化即可，返回的是浮点数。
注意：这里有一个小细节，由于返回的值默认是科学计数方式，而我需要查看完整数字串，而且没有小数值，我加了int()处理。如果使用的时间精确到毫秒，即存在小数，加int()处理会丢失精度，应用时需要结合自己的实际情况和需求做处理。

语言 Python MySQL
代码 【Python 1 默认时区】
df1.col4.apply(lambda x:int(x.timestamp()))
【Python 2 东八时区】
df1.col4.apply(lambda x:int(x.tz_localize(“Asia/Shanghai”).timestamp()))		 select unix_timestamp(col4) from t1;
结果

三、小结

1、一个时间自定义加减使用Timedelta()或DateOffset()；
2、两个时间取差值直接相加减；
3、格式化使用strftime()；
4、取时间的指定部分，使用对应的属性 year、month、day、hour、minute、second；
5、时间戳和时间的转化：to_datetime()、timestamp()。

到此这篇关于用Pandas 实现MySQL日期函数的效果的文章就介绍到这了,更多相关Pandas日期函数内容请搜索aitechtogether.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持aitechtogether.com！

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