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0 前 言 我们有时候在写批处理 Shell 脚本时,可能需要获取指定 日期 前(后) N 天/月/年的 日期 ,这里的 N 可以是 1 天/月/年、2 天/月/年、3 天/月/年等等。方法其实很简单,这里做一个简单记录。基于这个语法,我们也可以写一个循环,将指定 日期 N 天内的数据都做一个处理。 一、获取 N 天前(后) 日期 首先是获取当前 日期 : DATE=$(date +%Y%m%d) 这个命令就会将 DATE 赋值为 20190904,%Y%m%d 就是这个 日期 的格式,相应的还有 %Y%m(年月, 在上面的例子 ,我们将列“Treatment_start”和“Treatment_end”的数据类型从“object”更 改为 datetime 64[ns]”类型。在上面的示例 ,我们将列“Dates”的数据类型从“object”更 改为 datetime 64[ns]”,格式从“yy mm dd ”更 改为 yyyymmdd ”。正如我们在输出 所看到的,“Date”列的格式已更 改为 datetime 格式。正如我们在输出 所看到的,“Date”列的格式已更 改为 datetime 格式。 其 ,to_ datetime 函数是一个常用的函数,可以将字符串或者数字类型的时间戳数据转换为 Pandas 日期 格式。总结一下,使用 Pandas 的to_ datetime 函数可以方便地将DataFrame 的时间戳数据列转换为 日期 格式数据列。例如,如果时间戳是以毫秒为单位的,可以将。使用 Pandas 的to_ datetime 函数将DataFrame 的时间戳数据列转换为 日期 格式数据列。在上面的代码 ,我们首先导入了 Pandas 库,并创建了一个示例的DataFrame,其 包含一个名为。的时间戳数据列和一个名为。 这是我的数据,红色部分是时间戳。这一列我将其取名为’time_stamp’. 要想将时间戳转换为 日期 格式需要用到**pd.to_ datetime ()**这个函数,示例: df['time_stamp']=pd.to_ datetime (df['time_stamp'],unit='s',origin=pd.Timestamp('2018-07-01')) 这个的意思是将time_stamp这列的...