Python文件与数据格式化

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实现读写日记功能
设计一个程序，可以选择查看日记（查看所有日记列表），查看单片日记
写日记，内容包括:标题、日期`内容怎么敲

  • 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7531440
  • 这篇博客也不错, 你可以看下手把手教你学Python之常见标准库（数学库、随机数库、日期库、集合扩展库）
  • 除此之外, 这篇博客: python计算一段时间内的工作日（除周末、除中国节假日、加调休）和所有日期中的 2. 计算间隔的所有日期数（包含周末）： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • bdate_range(start_day, end_day,freq='d')

    或 date_range(start_day, end_day)

    # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar 19 20:16:03 2020

@author: DELL
"""

def ALLday_1():
    import pandas as pd
    e = pd.bdate_range('20200319', '20200326',freq='d')
    #bdate_range 6 
    #date_range 8
    print (e)
    minutes = len(e)  
    print(minutes)
    
ALLday_1()

def ALLday_2():
    import pandas as pd
    e = pd.date_range('19/3/2020', '26/03/2020',freq='d')
    #bdate_range 6 
    #date_range 8
    print (e)
    minutes = len(e)  
    print(minutes)
    
ALLday_2()

def ALLday_3():
    import pandas as pd
    e = pd.date_range('2020-03-19', '2020-03-26')
    #bdate_range 6 
    #date_range 8
    print (e)
    minutes = len(e)  
    print(minutes)
    
ALLday_3()

    运行结果：

    runfile('C:/Users/DELL/Desktop/untitled0.py', wdir='C:/Users/DELL/Desktop')
DatetimeIndex(['2020-03-19', '2020-03-20', '2020-03-21', '2020-03-22',
               '2020-03-23', '2020-03-24', '2020-03-25', '2020-03-26'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
8
DatetimeIndex(['2020-03-19', '2020-03-20', '2020-03-21', '2020-03-22',
               '2020-03-23', '2020-03-24', '2020-03-25', '2020-03-26'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
8
DatetimeIndex(['2020-03-19', '2020-03-20', '2020-03-21', '2020-03-22',
               '2020-03-23', '2020-03-24', '2020-03-25', '2020-03-26'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
8

    总结：bdate_range和date_range这两个函数都可以计算工作日和所有日期，关键取决于freq参数。

    （1）bdate_range 的freq参数默认是b，也就是businesstime工作日；如果要用bdate_range 计算所有日期必须限制freq是d。

    （2）date_range的freq参数默认是d，也就是day所有日期；如果要用bdate_range 计算所有日期必须限制freq是b。

    b和d都是跟day维度的，所以从3月19号到3月26号，共包含：19、20、21、22、23、24、25、26八天，其中工作日有6天。

  • 您还可以看一下 杨雅洲老师的python数据分析基础课程中的 日期数据(创建、筛选、频率转换、日期索引)小节, 巩固相关知识点