时间处理函数

因为时间处理问题，导致数据与业务方一直不吻合，找了很久的原因，才发现原来是时间处理上出了问题，因此总结下经验，希望更加细致。

1. sql时间处理函数

(1) to_date() 转化为日期格式
(2) add_months(date,n) 在日期上加几个月
(3) last_day() 求日期所对应的月份的最后一天
(4) SUBSTR(string, start, length) 用于提取一定长度的字符串

2. python时间处理函数

(1) 按字符串拆分
在处理过程中一定要注意到底是拆分出多少字符，拆分完成之后一定要注意检查，比如可能拆分出来是2023-、2023-0等不正确的形式

# create_date:2023-01-01 03:04:44
data['apply_date']=[str(x)[:10] for x in data['create_date']]

(2) 两个日期求间隔天数

• pd.to_datetime() 转化日期函数
• 两个date相减，得到一个datetime数据格式，需要使用x.days转化成相差的天数

data['cha']=pd.to_datetime(data['day1'])-pd.to_datetime([str(x)[:10] for x in data['create_date']])
data['cha']=[abs(x.days) for x in data['cha']]

(3) 查看当前时间

• datetime库

# 用于查看进行某项操作所需要的时间
starttime=datetime.datetime.now()
print('取数开始时间为：',starttime)
...
endtime=datetime.datetime.now()
print('取数结束时间为：',endtime)